seaborn.pairplot#

seaborn.pairplot(data, *, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None, x_vars=None, y_vars=None, kind='scatter', diag_kind='auto', markers=None, height=2.5, aspect=1, corner=False, dropna=False, plot_kws=None, diag_kws=None, grid_kws=None, size=None)#

データセット内のペアワイズ関係をプロットします。

デフォルトでは、この関数は、`data` 内の各数値変数が単一行の y 軸と単一列の x 軸で共有されるように、Axes のグリッドを作成します。対角プロットは異なる扱いを受けます。各列のデータの周辺分布を示すために、単変量分布プロットが描画されます。

変数のサブセットを表示したり、行と列に異なる変数をプロットしたりすることも可能です。

これは、いくつかの一般的なスタイルを簡単に描画できるようにするための PairGrid の高レベルインターフェースです。より柔軟性が必要な場合は、PairGrid を直接使用する必要があります。

パラメータ:
datapandas.DataFrame

各列が変数で、各行が観測値である、タイディ（ロングフォーム）データフレーム。

hue`data` 内の変数名

プロットの要素を異なる色にマッピングする `data` 内の変数。

hue_order文字列のリスト

パレット内の色相変数のレベルの順序

palette辞書または seaborn カラーパレット

`hue` 変数をマッピングするための色のセット。辞書の場合、キーは `hue` 変数の値である必要があります。

vars変数名のリスト

使用する `data` 内の変数。指定しない場合は、数値データ型のすべての列を使用します。

{x, y}_vars変数名のリスト

図の行と列に別々に使用する `data` 内の変数。つまり、正方形ではないプロットを作成するため。

kind{'scatter', 'kde', 'hist', 'reg'}

作成するプロットの種類。

diag_kind{'auto', 'hist', 'kde', None}

対角線上のサブプロットのプロットの種類。'auto' の場合、`hue` が使用されているかどうかに基づいて選択します。

markers単一の matplotlib マーカーコードまたはリスト

すべての散布図ポイントに使用するマーカー、または色相変数のレベル数と同じ長さのマーカーのリスト。これにより、異なる色のポイントが異なる散布図マーカーを持つようになります。

heightスカラー

各ファセットの高さ（インチ単位）。

aspectスカラー

アスペクト * 高さが各ファセットの幅（インチ単位）になります。

cornerbool

True の場合、グリッドの上部（非対角）三角形に軸を追加せず、「コーナー」プロットにします。

dropnaブール値

プロットする前に、データから欠損値を削除します。

{plot, diag, grid}_kws辞書

キーワード引数の辞書。`plot_kws` は二変量プロット関数に渡され、`diag_kws` は単変量プロット関数に渡され、`grid_kws` は PairGrid コンストラクターに渡されます。

戻り値:
gridPairGrid

さらに調整するために、基になる PairGrid インスタンスを返します。

関連項目

PairGrid

ペアワイズ関係のより柔軟なプロットのためのサブプロットグリッド。

JointGrid

2 つの変数の結合分布と周辺分布をプロットするためのグリッド。

例

最も簡単な呼び出しでは、変数の各ペアリングに scatterplot() を使用し、対角線に沿った周辺プロットに histplot() を使用します。

penguins = sns.load_dataset("penguins")
sns.pairplot(penguins)
../_images/pairplot_1_0.png

`hue` 変数を割り当てると、セマンティックマッピングが追加され、デフォルトの周辺プロットがレイヤードカーネル密度推定（KDE）に変更されます。

sns.pairplot(penguins, hue="species")
../_images/pairplot_3_0.png

周辺ヒストグラムを強制的に表示することも可能です。

sns.pairplot(penguins, hue="species", diag_kind="hist")
../_images/pairplot_5_0.png

`kind` パラメータは、対角線と非対角線の両方のプロットスタイルを決定します。 kdeplot() を使用して KDE を描画するなど、いくつかのオプションがあります。

sns.pairplot(penguins, kind="kde")
../_images/pairplot_7_0.png

または、histplot() を使用して、二変量と単変量の両方のヒストグラムを描画します。

sns.pairplot(penguins, kind="hist")
../_images/pairplot_9_0.png

`markers` パラメータは、非対角軸にスタイルマッピングを適用します。現在、`hue` 変数と冗長になります。

sns.pairplot(penguins, hue="species", markers=["o", "s", "D"])
../_images/pairplot_11_0.png

他の図レベルの関数と同様に、図のサイズは個々のサブプロットのheightを設定することで制御されます。

sns.pairplot(penguins, height=1.5)
../_images/pairplot_13_0.png

プロットする変数を選択するには、varsまたはx_varsとy_varsを使用します。

sns.pairplot(
    penguins,
    x_vars=["bill_length_mm", "bill_depth_mm", "flipper_length_mm"],
    y_vars=["bill_length_mm", "bill_depth_mm"],
)
../_images/pairplot_15_0.png

下三角のみをプロットするには、corner=Trueを設定します。

sns.pairplot(penguins, corner=True)
../_images/pairplot_17_0.png

plot_kwsおよびdiag_kwsパラメータは、それぞれ非対角要素と対角要素のプロットをカスタマイズするためのキーワード引数の辞書を受け入れます。

sns.pairplot(
    penguins,
    plot_kws=dict(marker="+", linewidth=1),
    diag_kws=dict(fill=False),
)
../_images/pairplot_19_0.png

戻り値は、基になるPairGridオブジェクトであり、プロットをさらにカスタマイズするために使用できます。

g = sns.pairplot(penguins, diag_kind="kde")
g.map_lower(sns.kdeplot, levels=4, color=".2")
../_images/pairplot_21_0.png