ライブラリSeaborn入門（データの可視化・グラフ化）

事前準備・パターン

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
df = sns.load_dataset("titanic")

# ここにSeabornの関数を書く
plt.show()

Seabornの特徴

Matplotlib・・・グラフごとに別々の関数（メソッド）を使う

Seaborn・・・グラフごとに別の関数でもできるが、catplot( )で引数のkindを変えるだけで様々なグラフを描ける

Seabornでの主なグラフ

グラフ	Seabornの関数	Seabornのcatplotのkind	（参考）matplotlib関数
ヒストグラム	displot( )	？
例	sns.displot(df[”age”])	？
データ件数集計	countplot( )	“count”
例	sns.countplot(x=”pclass”, data=df)	sns.catplot(x=”pclass”, data=df, kind=”count”)
棒グラフ
（データの平均値と信頼区間）	barplot( )	“bar”
例	sns.barplot(x=”survived”, y=”age”, data=df)	sns.catplot(x=”survived”, y=”age”, data=df, kind=”bar”)
折れ線グラフ	lineplot( ) pointplot( ) relplot( )???	”point” ????? relplotで引数kindがある？？？y→relplotのkindは、catplotのkindのような「グラフの種別」ではなく、線の形状とかの話。
例
散布図	scatterplot( ) jointplot( )
例
箱ひげ図	boxplot( )	“box”	boxplot()
例	sns.boxplot(x=”survived”, y=”age”, hue=”sex”, data=df)	sns.catplot(x=”survived”, y=”age”, hue=”sex”, data=df, kind=”box”)
バイオリン図	violinplot( )	”violin”
例	sns.violinplot(x=”survived”, y=”age”, hue=”sex”, data=df)	sns.catplot(x=”survived”, y=”age”, hue=”sex”, data=df, kind=”violin”)

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１．準備

matplotlibは外部ライブラリなので、インストールをしてください。（参考：外部ライブラリのインストール方法） インストール後は、プログラム中で下記のようにimportをして使うことができます。

import matplotlib.pyplot as plt