はじめに

複数系列の棒グラフの描画をmatplotlibとseabornで比較してみました。

結論から言うと、seabornは便利ですねという記事です

環境
- Windows-10-10.0.18362-SP0
- Python 3.7.6
- pip 19.3.1
- pandas 1.0.3
- matplotlib 3.1.2
- seaborn 0.10.0
- numpy 1.18.1

描画するグラフ

左側がmatplotlib,右側がseabornです。グラフだけ見ると同じですが、これらを描画するまでがseabornは楽です。
棒の色は同じ色を指定していますが、seabornのほうがちょっと淡いですね。こういうのももしかしたら設定がどこかにあるんでしょうか・・・

描画の流れ

上の棒グラフを描画するまでの流れです。

ライブラリをインストール

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from io import StringIO
import numpy as np

%matplotlib inline

DataFrameを作成する

data = ('人数,性別,年齢\n'
       '58,男性,18歳\n'
       '25,男性,19歳\n'
       '42,男性,20歳\n'
       '60,女性,18歳\n'
       '42,女性,19歳\n'
       '70,女性,20歳\n' 
       )
df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={'人数':'int32'})

print(df)

↓

人数	性別	年齢
58	男性	18歳
25	男性	19歳
42	男性	20歳
60	女性	18歳
42	女性	19歳
70	女性	20歳

グラフを描画する

plt.rcParams['font.family'] = 'Yu Gothic' #Yu Gothicをデフォルト設定で日本語文字化けを回避
plt.rcParams['font.size'] = 20 #デフォルトのフォントサイズを設定

fig,ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(24,10)) #1行､2列で横24インチ、縦10インチの描画スペースを作成


#matplotlibでの棒グラフ描画はdfのデータをちょっと分けます
labels = list(df['年齢'].unique()) #X軸のラベルに相当する場所をdfからリスト化
number_male = list(df['人数'].loc[0:2]) #dfの上から3行の人数の数値（男性の数値）をリスト化
number_female = list(df['人数'].loc[3:5]) #dfの下から3行の人数の数値（女性の数値）をリスト化
left = np.arange(len(number_male)) #X軸のラベルを貼り付ける座標を指定する用
print(left) #leftの中身は [0 1 2]
width = 0.4 #複数系列のグラフの場合はX軸ラベルの座標がleftのみだとずれるので、補正分


#matplotlibで棒グラフ
ax[0].bar(x=left, height=number_male, width=width, align='center', color='royalblue') #男性部分の棒グラフを追加
ax[0].bar(x=left+width, height=number_female, width=width, align='center', color='tomato') #女性部分の棒グラフを追加
ax[0].set_xticks(left + width / 2) #18歳、19歳、20歳部分の軸の位置を指定
ax[0].set_xticklabels(labels=labels) #"18歳、19歳、20歳"を描画するように指定
ax[0].set_xlabel('年齢') #X軸のラベル
ax[0].set_ylabel('人数') #Y軸のラベル
ax[0].legend(list(df['性別'].unique()), title='性別', loc='upper right') #凡例の男性、女性、タイトルを性別、位置を右上へ設定
ax[0].set_title('matplotlibで棒グラフ', size=30) #タイトルを設定


#seabornで棒グラフ
sns.barplot(data=df, x='年齢', y='人数', hue='性別', ax=ax[1], palette={'男性':'royalblue','女性':'tomato'}) #data=dfと指定して、XとYを設定、hue='性別'とすることで性別別で分けてくれる
ax[1].legend(loc='upper right', title='性別') #凡例のタイトル、位置を右上へ設定
ax[1].set_title('seabornで棒グラフ', size=30) #タイトルを設定


plt.savefig('グラフを描画してみた.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0.3) #描画した画像を保存
plt.show() #描画

これでこちらの棒グラフが描画されます。

	行数
matplotlib	8
seaborn	3

seabornのほうが見るからに楽に描画できます！コードは凡例とタイトルで2行なので、1行だけで複数系列の棒グラフを書けますね。