【Seaborn】relplotによる2変数間の関係の可視化#
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公開日
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 0x251e256de80>
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。 |
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 |
|
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 0x251e2961950>
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 0x251e24f9590>
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。
sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day",
palette="Blues")
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x251e29611d0>
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 0x251e2961450>
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 0x251e2c1d6d0>
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 0x251e3f19090>
sns.relplot(data=df, x="total_bill", y="tip",
style="time", hue="day")
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x251e411ca50>
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 0x251e41839d0>
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 0x251e467d950>
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 0x251e4737d90>
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 0x251e5581310>
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 0x251e55eb110>
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal",
kind="line", style="event")
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x251e5643c50>
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")
