【Python】箱ひげ図の作り方


1. 目的
2. 1つの図に3群の結果をプロット
2.1. データ準備
2.2. ソースコード
2.3. 結果確認
2.3.1. Boxplot
2.3.2. Boxplot_with_dot
2.3.3. Violinplot
3. 1つの図に3群の結果を各領域ごとにプロット
3.1. データ準備
3.2. ソースコード
3.3. 結果
4. 1つの図に3つの変数に対して4群の結果を3パターンプロット
4.1. データ準備
4.2. ソースコード
4.3. 結果


1. 目的

  • Pythonを使って箱ひげ図（BoxPlot）を作成

2. 1つの図に3群の結果をプロット

2.1. データ準備

行に各被験者、列にIDと各被験者のlabel、さらに各定量値が来るようにデータをまとめる。以下のデータは、その一部である。

この例では、以下のデータを「dataset.csv」として保存。

ID label AD ADfwe MD MDfwe RD RDfwe AK MK RK ICVF ISO AVF FA fafwe freewater MVF gratio OD T1 T2 R1 R2 PD
Sub001 0 1.139126 1.084 0.767302 0.602 0.566298 0.362 0.415519 0.570861 0.791092 0.590076 0.082388 0.377932 0.438481 0.614848 0.156918 0.288708 0.754112 0.191405 810.747168 79.703771 1.280526 12.822576 66.656261
Sub002 0 1.133603 1.082 0.77083 0.605 0.57187 0.366 0.416198 0.570608 0.787359 0.586764 0.081708 0.383601 0.433305 0.608671 0.157489 0.274517 0.767147 0.194536 857.855883 83.185407 1.244505 12.618935 67.648979
Sub003 0 1.156806 1.015 0.771779 0.611 0.579677 0.409 0.419005 0.575068 0.785805 0.609524 0.086635 0.374028 0.423782 0.531318 0.17062 0.31571 0.737025 0.198631 770.392887 75.561827 1.336872 13.477936 64.960388

2.2. ソースコード

  • 各定量値について、各被験者ごとにプロット
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
 
 
def set_plot_config_save(ax, dataname, plottype):
    # config
    # ax.set_title(dataname)
    plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
    plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
    ax.set(xlabel='', ylabel=dataname)
 
    # save figure
    if not os.path.isdir('result_figure/' + plottype):
        os.makedirs('result_figure/' + plottype)
    plt.savefig('result_figure/' + plottype +
                '/HCvsMSvsNMO_' + dataname + '.png')
    plt.close()
 
 
def plot_result(all_df, dataname):
    # change label int to str
    all_df = all_df.replace({'label': {0: 'HC', 1: 'MS', 2: 'NMO'}})
 
    # plot 1 (boxplot)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    sns.boxplot(x='label', y=dataname, data=all_df,
                showfliers=False, palette="Set1")
    set_plot_config_save(ax, dataname, 'boxplot')
 
    # plot 2 (boxplot with dot)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    sns.boxplot(x='label', y=dataname, data=all_df,
                showfliers=False, palette="Set1")
    sns.stripplot(x='label', y=dataname, data=all_df, size=4,
                  dodge=True, jitter=True, color='black')
    set_plot_config_save(ax, dataname, 'boxplot_dot')
 
    # plot 3 (violinplot)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    sns.violinplot(x='label', y=dataname, data=all_df,
                   showfliers=False, palette="Set1", split=True)
    set_plot_config_save(ax, dataname, 'violinplot')
 
 
# import file
all_df = pd.read_csv('dataset.csv')
# plot results
datanames = ['AD', 'ADfwe', 'MD', 'MDfwe', 'RD', 'RDfwe', 'AK', 'MK', 'RK', 'ICVF', 'ISO',
             'AVF', 'FA', 'fafwe', 'freewater', 'MVF', 'gratio', 'OD', 'T1', 'T2', 'R1', 'R2', 'PD']
for map in datanames:
    print("Plotting {}...".format(map))
    plot_result(all_df, map)

2.3. 結果確認

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for plottype in 'boxplot' 'boxplot_dot' 'violinplot';do
    montage result_figure/${plottype}/*png -geometry 640x480 -tile 5x5 result_figure/${plottype}/${plottype}_tile.jpg
done
2.3.1. Boxplot

2.3.2. Boxplot_with_dot

2.3.3. Violinplot

3. 1つの図に3群の結果を各領域ごとにプロット

3.1. データ準備

行に各被験者、列にIDと各被験者のlabel、さらに各領域の各定量値が来るようにデータをまとめる。以下のデータは、その一部であり、1つの定量値に対して3領域分の計測値がある。

ID label ICVF_vSN ICVF_lSN ICVF_mSN ISOVF_vSN ISOVF_lSN ISOVF_mSN ODI_vSN ODI_lSN ODI_mSN FW_1000_vSN FW_1000_lSN FW_1000_mSN FW_10002000_vSN FW_10002000_lSN FW_10002000_mSN
Sub001 0 0.74727 0.740142 0.719879 0.172856 0.20309 0.18001 0.248277 0.087609 0.329636 0.312351 0.273095 0.300793 0.27786 0.205887 0.274283
Sub002 0 0.725333 0.751942 0.769737 0.157023 0.222715 0.201932 0.30647 0.172115 0.304513 0.330445 0.237088 0.293767 0.239366 0.281042 0.253842
Sub003 0 0.794968 0.695998 0.761458 0.220207 0.235809 0.213143 0.28446 0.145531 0.294445 0.285126 0.180409 0.27599 0.274388 0.263941 0.259132

3.2. ソースコード

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
 
 
def set_plot_config_save(ax, dataname, plottype):
    # config
    # ax.set_title(dataname)
    plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
    plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
    ax.set(xlabel='', ylabel=dataname)
 
    # save figure
    if not os.path.isdir('result_figure/' + plottype):
        os.makedirs('result_figure/' + plottype)
    plt.savefig('result_figure/' + plottype +
                '/HCvsMSvsNMO_' + dataname + '.png')
    plt.close()
 
 
def plot_result(all_df, dataname):
    # change label int to str
    all_df = all_df.replace({'label': {0: 'HC', 1: 'MS', 2: 'NMO'}})
 
    # plot 1 (boxplot)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    sns.boxplot(x='label', y=dataname, data=all_df,
                showfliers=False, palette="Set1")
    set_plot_config_save(ax, dataname, 'boxplot')
 
    # plot 2 (boxplot with dot)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    sns.boxplot(x='label', y=dataname, data=all_df,
                showfliers=False, palette="Set1")
    sns.stripplot(x='label', y=dataname, data=all_df, size=4,
                  dodge=True, jitter=True, color='black')
    set_plot_config_save(ax, dataname, 'boxplot_dot')
 
    # plot 3 (violinplot)
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    sns.violinplot(x='label', y=dataname, data=all_df,
                   showfliers=False, palette="Set1", split=True)
    set_plot_config_save(ax, dataname, 'violinplot')
 
 
# import file
all_df = pd.read_csv('dataset.csv')
# plot results
datanames = ['AD', 'ADfwe', 'MD', 'MDfwe', 'RD', 'RDfwe', 'AK', 'MK', 'RK', 'ICVF', 'ISO',
             'AVF', 'FA', 'fafwe', 'freewater', 'MVF', 'gratio', 'OD', 'T1', 'T2', 'R1', 'R2', 'PD']
for map in datanames:
    print("Plotting {}...".format(map))
    plot_result(all_df, map)

3.3. 結果

4. 1つの図に3つの変数に対して4群の結果を3パターンプロット

4.1. データ準備

行に各被験者、列にIDと各被験者のlabel、さらに各定量値が来るようにデータをまとめる。以下のデータは、その一部である。

この例では、以下のデータを「dataset.csv」として保存。

ID SD05_lSN SD05_mSN SD05_vSN SD10_lSN SD10_mSN SD10_vSN SD15_lSN SD15_mSN SD15_vSN label
Sub001 260 553 253 136 448 154 74 269 43 1
Sub002 224 666 145 148 566 109 53 315 55 2
Sub003 344 422 324 218 303 273 53 130 186 3
Sub004 121 536 357 0 108 52 0 0 0 4

4.2. ソースコード

各定量値について、各被験者ごとにプロット

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
 
def plot_result(all_df, dataname):
    # define subjects
    HC_df = all_df[all_df['label'] == 1]
    wICD_df = all_df[all_df['label'] == 2]
    wPDD_df = all_df[all_df['label'] == 3]
    woICDPDD_df = all_df[all_df['label'] == 4]
 
    # each dataframe
    HC_df_tg = pd.DataFrame({
        'lSNc': HC_df[dataname + '_lSN'],
        'vSNc': HC_df[dataname + '_vSN'],
        'mSNc': HC_df[dataname + '_mSN']
    })
    wICD_df_tg = pd.DataFrame({
        'lSNc': wICD_df[dataname + '_lSN'],
        'vSNc': wICD_df[dataname + '_vSN'],
        'mSNc': wICD_df[dataname + '_mSN']
    })
    wPDD_df_tg = pd.DataFrame({
        'lSNc': wPDD_df[dataname + '_lSN'],
        'vSNc': wPDD_df[dataname + '_vSN'],
        'mSNc': wPDD_df[dataname + '_mSN']
    })
    woICDPDD_df_tg = pd.DataFrame({
        'lSNc': woICDPDD_df[dataname + '_lSN'],
        'vSNc': woICDPDD_df[dataname + '_vSN'],
        'mSNc': woICDPDD_df[dataname + '_mSN']
    })
 
 
    # melt
    HC_df_tg_melt = pd.melt(HC_df_tg)
    wICD_df_tg_melt = pd.melt(wICD_df_tg)
    wPDD_df_tg_melt = pd.melt(wPDD_df_tg)
    woICDPDD_df_tg_melt = pd.melt(woICDPDD_df_tg)
    # add label
    HC_df_tg_melt['map'] = 'HC'
    wICD_df_tg_melt['map'] = 'wICD'
    wPDD_df_tg_melt['map'] = 'wPDD'
    woICDPDD_df_tg_melt['map'] = 'woICD-PDD'
    cat_df = pd.concat(
        [HC_df_tg_melt, wICD_df_tg_melt, wPDD_df_tg_melt, woICDPDD_df_tg_melt], axis=0)
 
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
 
    # plot 1 (errorbar ?)
    # sns.barplot(x='variable', y='value', data=cat_df,
    #             hue='map', ci='sd', capsize=0.1, errwidth=1.5)
 
    # plot 2 (stripplot ?)
    # sns.barplot(x='variable', y='value', data=cat_df, hue='map', ci=None)
    # sns.stripplot(x='variable', y='value', data=cat_df, size=5, hue='map', dodge=True, jitter=True, linewidth=1, edgecolor='black')
 
    # plot 3 (boxplot)
    sns.boxplot(x='variable', y='value', data=cat_df,
                showfliers=False, hue='map', palette="Set1")
    # sns.stripplot(x='variable', y='value', data=cat_df, size=2, hue='map', dodge=True, jitter=True, color='black')
 
    # plot 4 (violinplt)
    # sns.violinplot(x='variable', y='value', data=cat_df, showfliers=False, hue='map', palette="Set1", split=True)
 
    # ylim=(0, 1)
    # ax.set(xlabel='', ylabel='', ylim=(0, 1))
    plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
    plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
    ax.set(xlabel='', ylabel=dataname)
    handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
    ax.legend(handles[0:4], labels[0:4])
    # ax.get_legend().remove()
    # ax.set_title(dataname)
    plt.savefig('ICD_' + dataname + '.png')
    # plt.show()
 
 
# import file
all_df = pd.read_csv('dataset.csv')
 
# plot results
datanames = ['SD05', 'SD10', 'SD15']
for map in datanames:
    plot_result(all_df, map)

4.3. 結果

著者情報： 斎藤 勇哉

順天堂大学医学部 大学院医学研究科 放射線診断学講座所属
脳MRI 画像解析が専門であり、テーマは①神経変性疾患の機序解明、②医用人工知能の開発、③多施設データのハーモナイゼーション、④速読が脳に与える影響や学習効果、⑤SNS解析を用いたマーケティング戦略の改善。
医療分野に関わらず、自然言語処理・スクレイピング・データ分析・Web アプリ開発を得意とし、企業や他大学の研究を支援。
主な使用言語は、Python、Shell Script、MATLAB、HTML、CSS


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Python
2021-12-16リンクURL コメントを残す

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