Seabornを用いた線グラフ（lineplot）の作り方

Seabornのlineplotは、線グラフを作るためのツールです。二つのデータ点を線でつなぐ線グラフは、データの変化や傾向を見るのに役立ちます。

この機能の特徴は、データを色々な基準（セマンティクス）で分けて、それぞれ異なる見た目（色、線の太さ、点や線のスタイルなど）でグラフに表示できる点です。例えば、「色」を使って異なるカテゴリーを示したり、「線の太さ」で数値の大きさを表したりすることができます。

主要なパラメータ:

data: pandas.DataFrame, numpy.ndarray, mapping, sequenceなどの入力データが使用可能です。
x, y: データ内のキーまたはベクトル。x軸およびy軸上の位置を指定する変数です。
hue: 異なる色の線を生成するためのグループ化変数です。カテゴリカルまたは数値のいずれかであり、後者の場合、色のマッピングは異なる挙動をします。
size: 異なる幅の線を生成するためのグループ化変数です。カテゴリカルまたは数値のいずれかであり、後者の場合、サイズのマッピングは異なる挙動をします。
style: 異なるダッシュやマーカーで線を生成するためのグループ化変数です。数値型を持つことができますが、常にカテゴリカルとして扱われます。

ここからはチュートリアルを通して、さまざまな線グラフの作成例を見ていきましょう。

まずはデータセットの読み込みす。 Seabornにはflightsデータセットが含まれており、これを使用して線グラフを作成します。このデータセットには、1949年から1959年までの10年間にわたる月間航空会社乗客数のデータが含まれています。

   import seaborn as sns
   sns.set_theme()

   flights = sns.load_dataset("flights")

次に線グラフを描画します。特定の月（例: 5月）のデータをフィルタリングし、年ごとの乗客数の変化を示す線グラフを描画します。

   may_flights = flights.query("month == 'May'")
   sns.lineplot(data=may_flights, x="year", y="passengers")

広形式のデータフレームに変換: 複数のデータを同時に表示できるよう、pivotメソッドを使用して、データセットを広形式に変換し、各年と月に対する乗客数を表示します。

  flights_wide = flights.pivot(index="year", columns="month", values="passengers")

全ての列をプロット: 広形式データセット全体を指定して、各列（月）に対する線グラフを描画します。

  sns.lineplot(data=flights_wide)

hueパラメータの使用:hueを使用して、異なる月を異なる色でプロットします。

  sns.lineplot(data=flights, x="year", y="passengers", hue="month")

異なるセマンティック変数の使用:fmriデータセットを用いて、異なるセマンティック変数（hueとstyle）を異なる列に割り当てます。

  fmri = sns.load_dataset("fmri")
  sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", hue="region", style="event")

エラーバーのカスタマイズ:err_styleとerrorbarパラメータを使用して、エラーバーの表示をカスタマイズします。

  sns.lineplot(
      data=fmri, x="timepoint", y="signal", hue="event", err_style="bars", errorbar=("se", 2)
  )

seabornを用いてさまざまな線グラフ（lineplot）の作り方を見てきました。データの分析やプレゼンテーションに役立てていただけると幸いです。

lineplotは引数の組み合わせが多く、どこまで覚えておくべきか迷いやすい部分です。データ可視化までつなげてPythonを順序立てて学べるコースも用意しています。

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