seaborn.catplot#

seaborn.catplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, row=None, col=None, kind='strip', estimator='mean', errorbar=('ci', 95), n_boot=1000, seed=None, units=None, weights=None, order=None, hue_order=None, row_order=None, col_order=None, col_wrap=None, height=5, aspect=1, log_scale=None, native_scale=False, formatter=None, orient=None, color=None, palette=None, hue_norm=None, legend='auto', legend_out=True, sharex=True, sharey=True, margin_titles=False, facet_kws=None, ci=<deprecated>, **kwargs)#

FacetGrid上にカテゴリカルプロットを描画するためのfigureレベルインターフェース。

この関数は、いくつかの軸レベル関数へのアクセスを提供します。これらの関数は、いくつかの視覚表現のいずれかを使用して、数値変数と1つ以上のカテゴリ変数の間の関係を示します。kindパラメータは、使用する基になる軸レベル関数を指定します。

カテゴリカル散布図

stripplot()（kind="strip"の場合。デフォルト）
swarmplot()（kind="swarm"の場合）

カテゴリカル分布プロット

boxplot()（kind="box"の場合）
violinplot()（kind="violin"の場合）
boxenplot()（kind="boxen"の場合）

カテゴリカル推定プロット

pointplot()（kind="point"の場合）
barplot()（kind="bar"の場合）
countplot()（kind="count"の場合）

追加のキーワード引数は、基になる関数に渡されます。そのため、種類固有のオプションについては、各ドキュメントを参照してください。

詳細は、チュートリアルを参照してください。

注記

デフォルトでは、この関数は変数の1つをカテゴリ変数として扱い、関連する軸上の順序付き位置（0、1、… n）にデータを描画します。バージョン0.13.0以降、native_scale=True を設定することで、これを無効にすることができます。

プロット後、プロットを含む FacetGrid が返され、サポートするプロットの詳細を調整したり、他のレイヤーを追加したりするために直接使用できます。

パラメータ：

dataDataFrame、Series、dict、配列、または配列のリスト: プロットするデータセット。xとyがない場合、これはワイド形式として解釈されます。それ以外の場合は、ロング形式であることが期待されます。
x、y、huedata内の変数の名前またはベクトルデータ: ロング形式のデータのプロットのための入力。解釈については例を参照してください。
row、coldata内の変数の名前またはベクトルデータ: グリッドのファセットを決定するカテゴリ変数。
kindstr: 描画するプロットの種類。カテゴリカル軸レベルプロット関数の名前に対応します。オプションは、「strip」、「swarm」、「box」、「violin」、「boxen」、「point」、「bar」、または「count」です。
estimatorベクトル -> スカラーにマッピングする文字列または呼び出し可能オブジェクト: 各カテゴリビン内で推定する統計関数。
errorbar文字列、(文字列、数値)タプル、呼び出し可能オブジェクト、またはNone: エラーバーの計算方法の名前（"ci"、"pi"、"se"、"sd" のいずれか）、またはメソッド名とレベルパラメーターを含むタプル、またはベクトルから (最小値、最大値) の区間を返す関数、またはエラーバーを非表示にするための None を指定します。エラーバーのチュートリアルを参照して詳細を確認してください。

バージョン v0.12.0 で追加。
n_bootint: 信頼区間を計算するために使用されるブートストラップサンプルの数。
seedint、numpy.random.Generator、またはnumpy.random.RandomState: 再現可能なブートストラップのためのシードまたは乱数生成器。
unitsdata内の変数の名前、またはベクトルデータ: サンプリング単位の識別子。エラーバー関数が多段階ブートストラップを実行し、反復測定を考慮するために使用されます。
weightsdata内の変数の名前、またはベクトルデータ: 加重統計量を計算するために使用されるデータ値または列。ウェイトの使用は、他の統計オプションを制限する可能性があることに注意してください。

バージョン v0.13.1 で追加。
order, hue_order文字列のリスト: カテゴリレベルをプロットする順序。それ以外の場合は、データオブジェクトからレベルが推測されます。
row_order, col_order文字列のリスト: グリッドの行と/または列を整理する順序。それ以外の場合は、データオブジェクトから順序が推測されます。
col_wrapint: 列変数をこの幅で「折り返す」ため、列ファセットが複数の行にまたがります。rowファセットとは互換性がありません。
heightスカラー: 各ファセットの高さ（インチ単位）。aspectも参照してください。
aspectスカラー: 各ファセットのアスペクト比。そのため、aspect * heightはインチ単位での各ファセットの幅になります。
native_scalebool: True の場合、カテゴリ軸の数値または日付時刻の値は、固定インデックスに変換されるのではなく、元のスケールを維持します。

バージョン v0.13.0 で追加。
formatter呼び出し可能オブジェクト: カテゴリデータを文字列に変換する関数。グループ化と目盛りのラベルの両方に影響します。

バージョン v0.13.0 で追加。
orient“v” | “h” | “x” | “y”: プロットの方向（縦または横）。これは通常、入力変数のタイプに基づいて推測されますが、xとyの両方が数値の場合、またはワイド形式のデータのプロット時にあいまいさを解決するために使用できます。

バージョン v0.13.0 で変更: ’x’/’y’をオプションとして追加。’v’/’h’と同等。
colormatplotlib の色: プロット内の要素の単一の色。
paletteパレット名、リスト、または辞書: hue変数の異なるレベルに使用する色。color_palette()で解釈できるもの、またはhueレベルをmatplotlibの色にマッピングする辞書である必要があります。
hue_normタプルまたはmatplotlib.colors.Normalizeオブジェクト: 数値の場合、hue変数に適用されるカラーマップのデータ単位での正規化。hueがカテゴリの場合は関係ありません。

バージョン v0.12.0 で追加。
legend“auto”, “brief”, “full”, または False: 凡例を描画する方法。“brief”の場合、数値のhue変数とsize変数は、均等に間隔を空けた値のサンプルで表されます。“full”の場合、各グループに凡例のエントリが作成されます。“auto”の場合、レベルの数に基づいて簡潔な表現と完全な表現のどちらを選択するかを決定します。 Falseの場合、凡例データは追加されず、凡例は描画されません。

バージョン v0.13.0 で追加。
legend_outbool: Trueの場合、図のサイズが拡張され、凡例はプロットの外側の右中央に描画されます。
share{x,y}bool、’col’、または’row’（オプション）: True の場合、ファセットは列全体で y 軸を共有し、行全体で x 軸を共有します。
margin_titlesbool: Trueの場合、行変数のタイトルは最後の列の右側に描画されます。このオプションは実験的なものであり、すべての場合に機能するとは限りません。
facet_kwsdict: FacetGridに渡すその他のキーワード引数の辞書。
kwargsキーと値のペア: その他のキーワード引数は、基礎となるプロット関数に渡されます。

戻り値:

FacetGrid: プロットを含むFacetGridオブジェクトを返し、さらに調整できます。

例

デフォルトでは、視覚表現はジッター付きストリッププロットになります。

df = sns.load_dataset("titanic")
sns.catplot(data=df, x="age", y="class")

kindを使用して、異なる表現を選択します。

sns.catplot(data=df, x="age", y="class", kind="box")

利点の1つは、凡例がプロットの外側に自動的に配置されることです。

sns.catplot(data=df, x="age", y="class", hue="sex", kind="boxen")

追加のキーワード引数は、基礎となるseaborn関数に渡されます。

sns.catplot(
    data=df, x="age", y="class", hue="sex",
    kind="violin", bw_adjust=.5, cut=0, split=True,
)

colまたはrowに変数を割り当てると、サブプロットが自動的に作成されます。heightおよびaspectパラメーターを使用して図のサイズを制御します。

sns.catplot(
    data=df, x="class", y="survived", col="sex",
    kind="bar", height=4, aspect=.6,
)

単一サブプロットの図では、異なる表現を簡単に重ねることができます。

sns.catplot(data=df, x="age", y="class", kind="violin", color=".9", inner=None)
sns.swarmplot(data=df, x="age", y="class", size=3)

戻されたFacetGridのメソッドを使用して、表示を調整します。

g = sns.catplot(
    data=df, x="who", y="survived", col="class",
    kind="bar", height=4, aspect=.6,
)
g.set_axis_labels("", "Survival Rate")
g.set_xticklabels(["Men", "Women", "Children"])
g.set_titles("{col_name} {col_var}")
g.set(ylim=(0, 1))
g.despine(left=True)