📦 インポート＆テーマ設定
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Jupyter Notebook上で、グラフをノートブックの中に表示させるためのおまじない
%matplotlib inline
sns.set_theme(style="darkgrid") # 他に white, whitegrid, dark, ticks なども
📊 基本プロット
1️⃣ 散布図（scatterplot）
sns.scatterplot(x="x列", y="y列", data=df)
plt.title("散布図")
plt.show()
2️⃣ 線グラフ（lineplot）
sns.lineplot(x="日付", y="売上", data=df)
plt.title("売上推移")
plt.show()
3️⃣ 棒グラフ（barplot）
sns.barplot(x="カテゴリ", y="値", data=df)
plt.title("カテゴリ別の値（平均）")
plt.show()
※ 合計にしたい場合：
sns.barplot(x="カテゴリ", y="値", data=df, estimator=sum)
4️⃣ 箱ひげ図（boxplot）
sns.boxplot(x="カテゴリ", y="値", data=df)
plt.title("値の分布と外れ値")
plt.show()
5️⃣ ヒストグラム（histplot）
sns.histplot(df["値"], bins=20)
plt.title("値のヒストグラム")
plt.show()
6️⃣ カーネル密度推定（kdeplot）
sns.kdeplot(df["値"], shade=True)
plt.title("密度分布")
plt.show()
🌈 相関・多変量プロット
🔥 相関ヒートマップ（heatmap）
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.title("相関ヒートマップ")
plt.show()
🔍 ペアプロット（pairplot）
sns.pairplot(df)
🔄 カテゴリごとの分布（violinplot）
sns.violinplot(x="カテゴリ", y="値", data=df)
🎨 カスタマイズTips
plt.title("タイトル")
plt.xlabel("X軸")
plt.ylabel("Y軸")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
💡 おまけ：seabornの良いところ
| 特徴 |
|---|
| 🎨 デフォルトで美しい |
| 🧠 統計処理が内蔵されてる（平均＋CIなど） |
| 🧩 pandasと相性バツグン |
| 🪄 カテゴリの色分けやfacetingが簡単 |