この記事で使われているバージョンはSeaborn v0.12.2です。

swarmplot, stripplot

公式ドキュメント（※Version 0.12）
https://seaborn.pydata.org/archive/0.12/generated/seaborn.swarmplot.html
https://seaborn.pydata.org/archive/0.12/generated/seaborn.stripplot.html

作成例

基本構文

とりあえず基本的の構文。細かい内容は後述します。

swarmplot

sns.swarmplot(data=df_plot,#DataFrameの指定
            x='x_value',#X軸にプロットする列名を指定
            y='y_value',#Y軸にプロットする列名を指定
            hue='[グループ名]',#グループ分けする場合のみ。グループ名が格納されている列名
            dodge=True,#hueを指定している場合のみTrue￥
            palette='[パレット名]',#hueを指定している場合のみ。カラーパレットを指定。プリセットor自分で設定
            #color='black',#hueを指定しない場合の色の指定
            size=10,#マーカーサイズの変更
            edgecolor='black',#マーカーの枠線の色
            linewidth=1,#マーカーの枠線の太さ
            alpha=marker_alpha,#マーカーの透過度。0~1.0で指定
            marker='^',#マーカーの形状を指定。'^'は三角、'o'は丸
            )

striplot

書き方はswarmplotと同じで、頭のところをsns.stripplot(~~)に変えるだけ。

sns.stripplot(data=df_plot,#DataFrameの指定
            x='x_value',#X軸にプロットする列名を指定
            y='y_value',#Y軸にプロットする列名を指定
            
            #細かい設定をする
            
            )

swarmplot、stripplotの描画方法

まずは、インポートとデータの読み込み。
csvからの読み込み例。

# ライブラリのインポート

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

# データの読み込み
df = pd.read_csv('./data.csv', header=0, index_col=0)

入力データのDataFrameを変換する

Seabornでプロットするには、読み込んだDataFrameを一定の形に変換する必要あり。
詳しくはこちらを参照。

変換前のDataFrameの例

2要素（値、カテゴリ1）のDataFrameの変換

df_sns = df.stack().reset_index()
df_sns.columns=['id', 'x_value', 'y_value']
col_num  = len(df.columns)

3要素（値、カテゴリ1、カテゴリ2）のDataFrameの変換

ただし、読み込んだCSVファイル内のデータにおいて、グループの列が一番右列にあってその列名がgroupになっている前提。

col_num  = len(df.columns)-1
df_stack = df.iloc[:, 0:col_num].stack().reset_index()
df_stack.columns = ['id', 'x_value', 'y_value']
df_sns = df_stack.merge(df.loc[:,'group'], left_on='id', right_index=True ,how='left')

プロットする

ここから、実際のプロットに使うコードを記します。

最小限でプロットするとこんな感じ。

コード

fig = plt.figure(figsize=(6,4))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

sns.swarmplot(data=df,
              x='day',
              y='value',
              #color='black'#色の指定,
              ax=ax1
              )
plt.show()

（※オブジェクト指向で描画するためaxを指定しています。）

`hue`と`dodge`でグループ分けしてプロットする

左から、

hue 指定なし、dodge 指定なし
hue='group'、dodge 指定なし
hue='group'、dodge=True

コード

fig = plt.figure(figsize=(9,6))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

sns.swarmplot(data=df,
              x='day',
              y='value',
              #hue='group',
              #dodge=True,
              #palette='muted',#hueを指定している場合のみ（color=は使えない）
              alpha=0.7,
              ax=ax1
              )
plt.show()

マーカの変更

color='white' edgecolor="black",linewidth=1,：白塗りつぶし・黒枠線
color='red' edgecolor="black",linewidth=1,：白塗りつぶし・赤枠線
marker='^'：三角形形に変更

コード

fig = plt.figure(figsize=(6,4))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

sns.swarmplot(data=df,
              x='day',
              y='value',
              color='white',
              edgecolor="black",
              linewidth=1,
              marker='^',
              ax=ax1
              )
plt.show()

複数色への変更

x= で指定した列を hue= に指定することで下図のように色分け可能。

コード

fig = plt.figure(figsize=(6,4))
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)

sns.swarmplot(data=df,
              x='day',
              y='value',
              hue='day',
              palette=['red', 'blue', 'green'],
              alpha=0.7,
              edgecolor="black",
              linewidth=1,
              marker='o',
              legend=False,
              ax=ax1
              )
plt.show()