【Seaborn】relplotによる2変数間の関係の可視化#

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Seabornのrelplot関数は、散布図または折れ線グラフによって、2変数間の関係を可視化する機能を持っています。この記事では、relplot関数の使用方法とオプションについて解説します。

relplot関数の基本#

まず、relplot関数でプロットするデータとして、tipsデータセットを取得します。

import seaborn as sns

df = sns.load_dataset("tips")
df
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
... ... ... ... ... ... ... ...
239 29.03 5.92 Male No Sat Dinner 3
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2

244 rows × 7 columns

tipsデータセットは以下の7変数を持ち、データ数は244個です。

  • total_bill: 食事の代金（USドル）

  • tip: チップの額（USドル）

  • sex: 性別

  • smoker: 喫煙者か否か

  • day: 曜日（木曜～日曜のいずれか）

  • time: 食事の時間（昼食または夕食）

  • size: 人数

これをrelplot関数でプロットします。引数dataにDataFrameを与え、x, yにそれぞれx, y軸に表示したい変数を与えます。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d72a61f0>
../_images/f3446584effc760e87835311e51291e608f7c6306446fa1eda8992f6ef8ead8f.png

このように2変数の関係が散布図としてプロットされます。

relplot関数の主なオプションを以下に示します。

オプション

型

説明

x/y

str

x, y軸の変数

kind

str

グラフの種類。scatrer: 散布図（デフォルト）、line: 折れ線グラフ

hue

str

色分けをするカテゴリ変数名

hue_order

list of str

hueの順番

palette

dict/str

hueの色を指定。カラーマップも指定可能

size

str

散布図のマーカーサイズに対応させる変数名

style

str

散布図のマーカー種類や、折れ線グラフの線の種類を変更する変数名

row

str

複数グラフに分割するときに、縦方向のキーとなる変数名

col

str

複数グラフに分割するときに、横方向のキーとなる変数名

row_order

list of str

rowオプションの順序を指定

col_order

list of str

colオプションの順序を指定

col_wrap

int

rowを指定したときの1行あたりのグラフの数

height

float

各グラフの高さ

aspect

float

aspect*heightがグラフの横幅になる

変数による色分け#

hueオプションに変数を指定することにより、変数の値ごとに色分けされたグラフが出力されます。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d7516ac0>
../_images/93a3bb54a4ac8d0c4cb47d6b4ba08bac08c7afeaa8850aa4cd4d2380d29bf78e.png

paletteオプションでは、カテゴリ変数ごとの色を指定できます。指定方法は2つあります。1つは辞書形式で、変数ごとに色の名前を指定します。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day",
            palette={"Thur": "red",
                     "Fri": "blue",
                     "Sat": "green",
                     "Sun": "orange"})

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d7516c40>
../_images/a1961b929b2a79681746f4cb2ca1953acd6f6cc316502eb2ff2984258c599793.png

もう1つの方法は、カラーマップの名前を与える方法です。指定可能なカラーマップについては以下のページを参照下さい。

Matplotlibのカラーマップ

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day",
            palette="Blues")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d75e4940>
../_images/5ca88cb9714eb4d568d633df0f49c4975a7367a674727114af57092df0913c79.png

また、hueオプションには、カテゴリ変数だけでなく数値変数を与えることも可能です。size（人数）で色分けした例を示します。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="size")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d72c04c0>
../_images/2390f9dd0e6161d03d5a76563dab73178b6a76abbfda297fc06050ec6e844ddd.png

マーカーのサイズ#

sizeオプションに数値データ名を与えると、数値の大きさに応じてマーカーのサイズが変化します（※以下の例では、sizeオプションに与えた"size"はDataFrameの列名の"size"（人数 ）のことです）。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", size="size")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d72c0400>
../_images/221b84cebf8ac9944786b1058525fb2e10b870f2f5896719a5cede4ada254488.png

マーカーの種類#

styleオプションに変数を指定することにより、変数の値ごとにマーカーの種類が異なるグラフが出力されます。styleオプションとhueオプションを併用することも可能です。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", style="day")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d75c1400>
../_images/dad4f722cc3848392968185ac2fc2174fb93cadcde7cbdf3754c8c34ba443bfa.png 
sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip",
            style="time", hue="day")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d78341f0>
../_images/e0d35ce2df7b0a582d09cf196f989081f2cb436ed75d68544221f424af69c8ba.png

複数グラフへ分割#

row, colオプションに変数名を渡すことにより、その変数の値でデータを分割し、縦・横方向にグラフを並べてプロットします。rowオプションに"time"（食事の時間）を渡して、グラフを縦方向に分割した例を以下に示します。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", row="time")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d78784f0>
../_images/12564f80216f211718c165c93ef529c15dab4d5903b0eec2db8f8b48b47a0510.png

colオプションに"smoker"（喫煙者か否か）を渡して、グラフを横方向に分割した例を以下に示します。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", col="smoker")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d899cfd0>
../_images/a15960ef8a06a7c80873966116c38630fec00bfd9e66498c5154aea074112855.png

row, colオプションを同時に使用することも可能です。その場合、グラフは縦・横の両方向に分割されます。

sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip",
            row="time", col="smoker")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d784d070>
../_images/ba57e548dc52d900b8027016ef07626a51bd0cda180d487aa03f2baab65c02f4.png

折れ線グラフ#

relplot関数のkindオプションを"line"とすることにより、折れ線グラフとしてプロットできます。ここでは、fmriというデータセットを用います。

fmri = sns.load_dataset("fmri")
fmri
subject timepoint event region signal
0 s13 18 stim parietal -0.017552
1 s5 14 stim parietal -0.080883
2 s12 18 stim parietal -0.081033
3 s11 18 stim parietal -0.046134
4 s10 18 stim parietal -0.037970
... ... ... ... ... ...
1059 s0 8 cue frontal 0.018165
1060 s13 7 cue frontal -0.029130
1061 s12 7 cue frontal -0.004939
1062 s11 7 cue frontal -0.025367
1063 s0 0 cue parietal -0.006899

1064 rows × 5 columns

timepointというラベルには、同じ値のデータが複数個含まれています。fmriを折れ線グラフとしてプロットします。

sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d8aa8190>
../_images/38570b9541987a6bc98808d232cd794bd23467304a76d22f7d0d40b16d9f3215.png

薄い水色の区間は、95%信頼区間 (Confidence interval, CI) を示します。

散布図の場合と同様に、折れ線グラフでもhue, style, col, rowオプションなどにより、データを分割してプロットすることが可能です。

sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal",
            kind="line", hue="event")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d8bbbd60>
../_images/7d721ae3b6e27cb50ad535f02ddec5bf15b35a264272ab172a8d59c8360a4f40.png 
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal",
            kind="line", style="event")

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x246d8e42c40>
../_images/79c33fe7e6a021b0f83bfdabf526bc992ed1469d2e2a3227c181c259eec4aa2f.png

グラフの保存#

relplot関数で出力したグラフをファイルとして保存するには、relplot関数の戻り値 (rg) のsavefig()メソッドを使用します。引数に保存するファイル名を与えます。

rg = sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")
rg.savefig("relplot.png")
../_images/20278544574bfc45e7356d40825db28d9c5870c9bad6dea3fe1bd736fc77234d.png