本稿では下の図のような「Swarmplot」をPythonを用いて作成する方法を解説する。

Swarmplotとは

エクセルを用いたグラフの作成は最も手軽な手法のひとつであるが、棒グラフ + ドットプロットを作成しようとして、このような図になった経験はないだろうか？

このような図でも悪くはないのだが、ドットプロットの点同士が重なってしまっており、サンプル数および値の分布を把握しにくい。対して本稿の最初に示したSwarmplotであるが、Swarmとは群れ、特に蜂の群を意味する英単語であり、ドットプロットの点同士がお互いを避けるように配置される。Swarmplotの利点は、サンプル数を確認しやすい、値の分布を把握しやすい、(かっこいい) という点が挙げられる。本稿ではPythonを用いてこちらのSwarmplotを作成する方法を解説する。

使用データ

本稿では、先行研究の公開データを用いてデモ解析を行う。
生後１ヶ月、２ヶ月、４ヶ月齢の雌雄両方のマウス由来の海馬を用いたRNA-Seq解析データを利用する (Bundy et al. BMC Genet. 2017, #GSE83931)。

Age	Sex	Sample Number
1 month	Male	5
1 month	Female	5
2 month	Male	5
2 month	Female	5
4 month	Male	5
4 month	Male	5

上記公開データのXlsxファイル（GSE83931_Counts_and_FPKM.xlsx）の中の「FPKM」シートのデータの一部を解析に使用した。

データ準備

Swarm plotを作成するため、Pythonのseabornライブラリのswarmplotを使用する (https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.swarmplot.html 2022年6月11日アクセス)。
インプットデータとして DataFrame, array, list of arrays が利用可能であるが、本稿ではDataFrameをインプットとして使用するためのデータ準備を行う。「データの種類を示すカラム」と「データが入っているカラム」の二つがあればよい。
本稿では先述のデータのうち、"Gsn"という遺伝子の発現量を抜き出した、下記のデータを使用する。

Stage_Sex	FPKM
1Month_Male	45.2631
1Month_Male	57.4333
1Month_Male	48.2849
1Month_Male	48.0871
1Month_Male	43.9621
1Month_Female	55.1056
1Month_Female	46.5095
1Month_Female	56.3264
1Month_Female	46.3202
1Month_Female	46.3484
2Month_Male	29.9399
2Month_Male	26.5188
2Month_Male	29.0108
2Month_Male	26.6254
2Month_Male	28.3245
2Month_Female	26.3186
2Month_Female	28.21
2Month_Female	29.1694
2Month_Female	27.115
2Month_Female	22.3331
4Month_Male	18.0798
4Month_Male	16.033
4Month_Male	14.9581
4Month_Male	15.3771
4Month_Male	19.5911
4Month_Female	20.0864
4Month_Female	15.3894
4Month_Female	16.0616
4Month_Female	14.544
4Month_Female	18.0652

Pythonでの実装

file_path: 上記のデータのパス

Swarmplot.py

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

FPKM_data = pd.read_excel(file_path, header=0, index_col=None)

# グラフ作成用の準備
red1 = [1.0, 0.57, 0.57]; red2 = [1.0, 0.86, 0.86]
blue1 = [0.57, 0.57, 1.0]; blue2 = [0.86, 0.86, 1.0]
orig_pal=[blue2, red2, blue1, red1, 'blue', 'red']

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(4,3.5), dpi=100) #Figureのサイズと解像度
# 下のSwarmplotのパラメータの中で、x= に生物学的グループが記入されているデータの列名を入れる。
# y= に実数値が入っているデータの列名を入れる。
sns.swarmplot(ax=ax1, x='Stage_Sex', y='FPKM', data=FPKM_data, palette=orig_pal, size=6, edgecolor='black', linewidth=1)
sns.boxplot(ax=ax1, x='Stage_Sex', y='FPKM', data=FPKM_data, color='white', whis=np.inf, width=0.5)
ax1.tick_params(top=False, right=False, left=True, bottom=False)
ax1.tick_params(axis='x', labelsize=8)
ax1.tick_params(axis='x', labelrotation=30)
y_min, y_max = ax1.get_ylim()
ax1.set_ylim(0, y_max*1.2)
ax1.set_title('Gsn')
plt.xticks(fontsize=10)
plt.tight_layout()
plt.rcParams['font.family'] = 'Arial'
plt.savefig('Swarmplot.tif', dpi=300)

追記（2022年8月29日）枠線を一部消す方法と、枠線の太さを調整する方法

グラフの見た目にこだわりたい場合、こういった要素も変更したいことと思う。
下記パラメータを変更することで、それを達成することができる。

spines.py

#線の太さの変更
spines = 1.0
ax1.spines["top"].set_linewidth(spines)

#線の有無の変更
ax1.spines['top'].set_visible(False)

#'top'の箇所は 'bottom', 'right', 'left'のいずれにも変更可能

おわりに