Seabornの円グラフについて

2024年6月13日

Seabornは、Matplotlibを基盤にして構築されたPythonのデータ可視化ライブラリです。

主に統計データの視覚化に優れており、簡潔で美しいグラフを作成することができます。

しかし、Seaborn自体には円グラフを作成するための直接的な関数は提供されていません。

円グラフを作成する場合、通常はMatplotlibを使用しますが、Seabornと組み合わせてデータの前処理や他のグラフの作成を行うことができます。

以下にMatplotlibを使用して円グラフを作成する手順と、Seabornを使ったデータの前処理の例を示します。

Matplotlibを使用した円グラフの作成

まず、Matplotlibを使用して円グラフを作成する基本的な方法を紹介します。

import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
labels = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
sizes = [15, 30, 45, 10]
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # Category Aだけを少し引き離す

# 円グラフの作成
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=140)

plt.axis('equal')  # 円グラフを円形に表示
plt.title('Pie Chart Example')
plt.show()

Seabornを使用したデータの前処理と円グラフの作成

Seabornを使用してデータの前処理を行い、その結果をMatplotlibで円グラフとして表示する例です。

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

# サンプルデータの作成
data = {
    'category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'D'],
    'values': [10, 20, 30, 40, 15, 25, 35, 45, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# カテゴリごとの合計を計算
category_totals = df.groupby('category')['values'].sum().reset_index()

# 円グラフの作成
labels = category_totals['category']
sizes = category_totals['values']
colors = sns.color_palette('pastel')[0:len(labels)]

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # 円グラフを円形に表示
plt.title('Pie Chart with Seaborn and Matplotlib')
plt.show()