【技術研究者向け】Pythonを活用して箱ひげ図を短時間で作成しよう

実験結果を箱ひげ図でデータを比較したくなることってよくありますよね。

箱ひげ図はデータの分布を視覚的に理解するための強力なツールですが、エクセルの場合、操作が煩雑のため時間がかかってしまったり、見やすい図にならない経験ありませんか？　

Pythonでは箱ひげ図を簡単に描けますので紹介したいと思います。

Excelで箱ひげ図を追加するには？

　エクセルでの箱ひげ図作成は、一見すると簡単そうに見えますが、実際には複雑で手間のかかる作業が必要です。

以下に、箱ひげ図を作成するためのエクセルでの手順や設定の複雑さを詳しく説明します。

データの四分位数や最小最大値を含むグラフ作成用の特別な表を作成する必要がある
箱ひげ図を作成するためにヒストグラムから操作が必要で、各要素を取得する必要がある
最大値や最小値を自動設定できないので、手動で入力や値を指定する必要がある

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Pythonの箱ひげ図とは？

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasとMatplotlibを使用することで、簡単に箱ひげ図を作成することができます。

今回はサンプルデータを使用して箱ひげ図を描いてみたいと思います。

Pandasライブラリを使ってCSVファイルからデータを読み込む
カテゴリデータを使ってデータをグループ分けする
数値データ列から外れ値を除外する。外れ値は、第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を使って計算されたIQR（四分位範囲）に基づいて決定する
箱ひげ図を描画する

以下は、具体的なコードの例です。

boxplot1 ダウンロード

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

# データの読み込み
data = pd.read_csv("boxplot1.csv")

df = pd.DataFrame(data)

# 1列目の文字列でグループ分けして、グループ名をカラム名に設定して結合
grouped_dataframes = []
for group_name, group_data in df.groupby(df.columns[0]):
    group_df = pd.DataFrame({group_name: group_data[df.columns[1]].values})
    grouped_dataframes.append(group_df)

# グループごとのデータフレームを縦方向に連結して新しいデータフレームを作成
merged_df = pd.concat(grouped_dataframes, axis=1)

# 外れ値を除去する関数
def remove_outliers(series):
    Q1 = series.quantile(0.25)
    Q3 = series.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    return series[(series >= lower_bound) & (series <= upper_bound)]

# 列ごとに外れ値を除去したデータフレームを作成
df_no_outliers = merged_df.apply(remove_outliers, axis=0)

# 箱ひげ図を描画
plt.figure(figsize=(5, 6))
sns.boxplot(data=df_no_outliers, orient='v', color='white', fliersize=5, showmeans=True, meanprops={"marker":"x", "markerfacecolor":"black", "markeredgecolor":"black", "markersize":10})

plt.xlabel("Variables")
plt.ylabel("Values")
plt.title("Boxplot with Mean Values Marked by X")
plt.show()

エクセルとPythonを比較した感想

エクセルとPythonでの箱ひげ図作成を比較すると、以下のような違いがあると感じました。

エクセル：
- 手動での操作が必要であり、データの整形やグラフの設定に時間がかかることがあります。
- グラフのカスタマイズには制約があり、細かい設定が難しい場合があります。
Python：
- データの処理や可視化が自動化されており、効率的に作業を行うことができます。
- 簡潔で読みやすいコードを使って、データの整形やグループ分け、外れ値の除去を行うことができます。
- グラフのカスタマイズに制約がなく、豊富なオプションで見栄えの良い箱ひげ図を作成できます。