散布図・相関プロット

まとめ

この章では、1 件のデータを横軸と縦軸の座標 1 点に置き、点の集まりの形から 2 変数の関係を読む散布図と、その派生 5 種類を扱います。sns.scatterplot の基本形から始め、sns.lmplot で回帰直線と信頼区間を重ねる方法、ax.scatter の s 引数で第 3 の変数を点の大きさに載せるバブルチャート、ax.annotate と axvline で基準線と注釈を添えるカテゴリ別散布図、sns.jointplot と sns.JointGrid で周辺分布を同時に描く方法へ進みます。読み終えると、「相関の有無をざっくり見たい」「傾きを数で言いたい」「3 変数を 1 枚に収めたい」「各変数の分布も確かめたい」という目的ごとに、どの関数とどの引数を選べばよいかを決められるようになります。

使い分けのヒント #

身長と体重のように 2 つの連続変数に関係があるかをざっくり確かめるなら、基本の散布図を sns.scatterplot で描くのが出発点です。「横が 10 増えると縦はいくら増えるか」を傾きとして読みたいなら sns.lmplot の回帰直線付き散布図に進み、売上・利益率・顧客数のように 3 変数を同時に見たいならバブルチャートで 3 つ目を点の面積に載せます。グループごとの位置づけを第三者に説明する図には、平均線と矢印付きの注釈を加えたカテゴリー注釈散布図が向きます。相関だけでなく各変数の分布の形も確かめたいときは、1 行で済む sns.jointplot か、中央と周辺の描き方を自由に組み合わせられる sns.JointGrid のマージナルヒスト付き散布図を選びます。

基本の散布図	回帰直線付き散布図	バブルチャート
カテゴリー注釈散布図	ジョイントプロット	マージナルヒスト付き散布図