複数の Seaborn のプロット

1. seaborn.FacetGrid() を使用して、複数の Seaborn グラフをプロットする
2. seaborn.PairGrid() を使用して、複数の Seaborn グラフをプロットする
3. Python で seaborn.pairplot() を使用して複数の Seaborn グラフをプロットする

このチュートリアルでは、seaborn モジュールで複数のグラフをプロットする方法について説明します。

seaborn.FacetGrid() を使用して、複数の Seaborn グラフをプロットする

FacetGrid() クラスは、データ分布と他のデータサブセットとの関係を視覚化するために使用され、複数のプロットのグリッドを作成するために使用できます。

次のコードは、この関数の使用方法を示しています。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

g = sns.FacetGrid(df, col="Product")
g.map(sns.lineplot, "Day", "Price")

複数のプロット用にグリッドをカスタマイズした後、データ間に lineplot() をプロットしました。relplot()、lmplot()、catplot() などのさまざまな Seaborn のプロットがデフォルトでこのオブジェクトを使用することに注意してください。

seaborn.PairGrid() を使用して、複数の Seaborn グラフをプロットする

この関数は、FacetGrid() クラスと非常によく似ています。DataFrame を受け取り、各列をグリッドの列と行にプロットし、複数の軸をプロットします。ここでは、カテゴリデータに hue パラメータを使用できます。各色は異なるカテゴリを表します。

次の例では、その使用法について説明します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

g = sns.PairGrid(df, hue="Product")
g.map(sns.scatterplot)

上記のコードでは、DataFrame を取得し、変数間に scatterplot() をプロットします。

Python で seaborn.pairplot() を使用して複数の Seaborn グラフをプロットする

これは、データセットの列間のペアワイズ分布をプロットするために使用されます。また、両方の軸に DataFrame のすべての列をプロットし、PairGrid() クラスと同様に、さまざまなタイプのグラフを示すプロットのマトリックスを表示します。さまざまなタイプのプロットがここに表示されます。

例えば、

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

g = sns.pairplot(df, hue="Product")

plt.show()