Pandas DataFrameで箱ひげ図を描いてデータ分析をマスター
pandas.DataFrame.boxplot
関数は、DataFrame の列を箱ひげ図として可視化します。箱ひげ図は、データの分布、中央値、外れ値などを視覚的に理解するのに役立ちます。
使い方
基本的な使い方は以下の通りです。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"col1": [1, 2, 3, 4, 5],
"col2": [10, 20, 30, 40, 50],
})
df.boxplot()
このコードは、df
の "col1" と "col2" 列をそれぞれ箱ひげ図として表示します。
オプション
boxplot
関数は、さまざまなオプションを使用して、箱ひげ図のカスタマイズができます。
column
: 箱ひげ図を表示する列を指定します。by
: グループごとに箱ひげ図を表示します。vert
: 箱ひげ図の向きを指定します。True
で縦方向、False
で横方向になります。patch_artist
: 箱の色を塗りつぶすかどうかを指定します。showmeans
: 平均値を表示するかどうかを指定します。showfliers
: 外れ値を表示するかどうかを指定します。
例
以下は、boxplot
関数のオプションを使用した例です。
# グループごとに箱ひげ図を表示
df.boxplot(by="col1")
# 横方向に箱ひげ図を表示
df.boxplot(vert=False)
# 箱を塗りつぶし、平均値と外れ値を表示
df.boxplot(patch_artist=True, showmeans=True, showfliers=True)
補足
boxplot
関数は、Matplotlib のboxplot
関数をラップしています。- より高度なカスタマイズを行う場合は、Matplotlib の
boxplot
関数を直接使用することもできます。
- 箱ひげ図は、データの分布を視覚的に理解するのに役立ちますが、外れ値の影響を受けやすいという欠点があります。
- 外れ値が多いデータの場合は、箱ひげ図と合わせて、ヒストグラムや散布図などの他の可視化手法も併用することをおすすめします。
Pandas DataFrame の boxplot 関数:サンプルコード
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"col1": [1, 2, 3, 4, 5],
"col2": [10, 20, 30, 40, 50],
})
df.boxplot()
グループごとの箱ひげ図
df.boxplot(by="col1")
横方向の箱ひげ図
df.boxplot(vert=False)
箱の色塗り、平均値と外れ値の表示
df.boxplot(patch_artist=True, showmeans=True, showfliers=True)
特定の列のみの箱ひげ図
df.boxplot(column=["col1"])
箱ひげ図のタイトル設定
df.boxplot(title="サンプルタイトル")
箱ひげ図の色設定
df.boxplot(color="skyblue")
箱ひげ図の軸ラベル設定
df.boxplot(xlabel="x軸ラベル", ylabel="y軸ラベル")
箱ひげ図のグリッド設定
df.boxplot(grid=True)
箱ひげ図の outlier 設定
df.boxplot(flierprops=dict(marker="x", markerfacecolor="red"))
箱ひげ図の whisker 設定
df.boxplot(whis=0.5)
箱ひげ図の notch 設定
df.boxplot(notch=True)
箱ひげ図の showmeans と showfliers の同時設定
df.boxplot(showmeans=True, showfliers=False)
seaborn を用いた箱ひげ図
import seaborn as sns
sns.boxplot(data=df)
seaborn を用いたグループごとの箱ひげ図
sns.boxplot(data=df, x="col1", y="col2")
seaborn を用いた横方向の箱ひげ図
sns.boxplot(data=df, orient="h")
seaborn を用いた箱の色塗り、平均値と外れ値の表示
sns.boxplot(data=df, palette="Set3", showmeans=True, showfliers=False)
matplotlib を用いた箱ひゲ図
import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot(df.values)
plt.show()
matplotlib を用いたグループごとの箱ひげ図
plt.boxplot(df.groupby("col1").values)
plt.show()
matplotlib を用いた横方向の箱ひげ図
plt.boxplot(df.values, vert=False)
plt.show()
- 上記のサンプルコードはあくまでも参考例です。必要に応じて、オプションやパラメータを調整してください。
- 箱ひげ図以外にも、さまざまな可視化手法があります。データの特性に合わせて、適切な手法を選択することが重要です。
Pandas DataFrame の boxplot 関数以外の方法
seaborn
ライブラリの boxplot
関数は、pandas.DataFrame.boxplot
関数よりも多くのオプションと機能を提供します。
import seaborn as sns
sns.boxplot(data=df)
matplotlib.pyplot.boxplot
matplotlib
ライブラリの pyplot.boxplot
関数は、より細かいカスタマイズが可能です。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.boxplot(df.values)
plt.show()
plotly.express.box
plotly
ライブラリの express.box
関数は、インタラクティブな箱ひげ図を作成できます。
import plotly.express as px
px.box(df)
その他のライブラリ
上記以外にも、ggplot2
や bokeh
などのライブラリを使用して、箱ひげ図を作成することができます。
それぞれの方法の比較
方法 | 特徴 | メリット | デメリット |
---|---|---|---|
pandas.DataFrame.boxplot | シンプルで使いやすい | コードが短い | オプションが少ない |
seaborn.boxplot | オプションが豊富でカスタマイズしやすい | 視覚的に見やすい | コードが少し長くなる |
matplotlib.pyplot.boxplot | 細かいカスタマイズが可能 | 自由度が高い | コードが複雑になる |
plotly.express.box | インタラクティブな箱ひげ図を作成できる | 操作が簡単 | 学習コストがかかる |
- シンプルな箱ひげ図を作成したい場合は、
pandas.DataFrame.boxplot
関数を使用するのがおすすめです。 - より多くのオプション and 機能が必要な場合は、
seaborn
またはmatplotlib
ライブラリのboxplot
関数を使用します。 - インタラクティブな箱ひげ図を作成したい場合は、
plotly
ライブラリのexpress.box
関数を使用します。
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