【Seaborn】relplotによる2変数間の関係の可視化

公開日 2023-08-27

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

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 0x21112b07b60>

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 0x21112fd79d0>

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 0x21112ae7c50>

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 0x21112fd7750>

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 0x21112fd7890>

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 0x2111464e490>

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 0x2111464e350>

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

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x21114762fd0>

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 0x21114b79f90>

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 0x21114c7fed0>

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 0x211152c2350>

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

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 0x21115817b10>

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 0x21116015bd0>

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

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x21116062710>

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")