กราฟฝูงผึ้งBeeswarm Plot

01ภาพรวมของกราฟนี้

Beeswarm plot จัดตำแหน่งจุดอย่างเป็นระบบให้ไม่ทับกัน ต่างจาก strip plot ที่เบียดแบบสุ่ม ผลคือความกว้างของฝูงที่ระดับค่าใดบอกความหนาแน่นที่ระดับนั้นได้จริง จึงได้ทั้งข้อมูลรายจุดและรูปร่างการกระจายในภาพเดียว

ใช้ที่ไหนบ้าง — แสดงผลการทดลองที่มีตัวอย่างปานกลาง เทียบการกระจายของหลายกลุ่มโดยยังโชว์ทุกจุด หรือใช้แทน box plot เมื่ออยากให้คนเห็นข้อมูลจริง

สร้างอย่างไร

1. ขั้นที่ 1เรียงจุดตามค่า
2. ขั้นที่ 2จัดตำแหน่งในแกนตั้งฉากให้ไม่ทับกัน
3. ขั้นที่ 3เพิ่มเส้นมัธยฐาน
4. ขั้นที่ 4ระบุจำนวนจุดของแต่ละกลุ่ม

02อธิบายภาษาคนเข้าใจง่าย ๆ

Strip plot แก้ปัญหาจุดทับกันด้วยการเบียดแบบสุ่ม ซึ่งได้ผลแต่มีข้อเสียคือความกว้างของกลุ่มจุดไม่ได้บอกอะไร มันเป็นแค่ความสุ่ม

Beeswarm จัดตำแหน่งอย่างเป็นระบบแทน โดยวางจุดแรกไว้กลาง จุดถัดไปที่ค่าใกล้กันก็ขยับออกด้านข้างพอดีที่จะไม่ทับ ผลคือฝูงจุดมีรูปร่างที่มีความหมาย

ทันทีที่ตำแหน่งมีความหมาย ความกว้างของฝูงที่ระดับค่าหนึ่งก็กลายเป็นตัวบอกความหนาแน่นที่ระดับนั้น เราจึงได้รูปร่างการกระจายแบบเดียวกับ violin plot มาฟรี

ข้อดีที่เหนือกว่า violin คือทุกจุดยังอยู่ครบและนับได้ ผู้อ่านจึงเห็นทั้งรูปร่างและปริมาณข้อมูลจริง ไม่ต้องเชื่อการประมาณใด ๆ

ข้อจำกัดคือเมื่อข้อมูลเยอะเกินไป ฝูงจะกว้างจนล้นพื้นที่ที่มี ในทางปฏิบัติใช้ได้ดีถึงราว 500 จุดต่อกลุ่ม เกินกว่านั้นต้องกลับไปใช้ violin หรือ box plot

03ข้อมูลที่ต้องใช้

คอลัมน์ที่ต้องเตรียม

ต้องเตรียมข้อมูลอย่างไรก่อนวาด

1. ตัดค่าว่างออก
2. กำหนดขนาดจุดให้เหมาะกับจำนวนข้อมูล
3. เตรียมค่ามัธยฐานไว้ลากเส้น

ค่าที่หายไป — ตัดค่าว่างและรายงานจำนวน เพราะจุดที่เห็นคือข้อมูลจริงที่ผู้อ่านนับได้

สเกลของแกน — linear เป็นหลัก และทุกกลุ่มใช้สเกลเดียวกัน

หน้าตาไฟล์ที่ต้องเตรียม

group,value
…

04อ่านแล้วเห็นอะไร

อ่านตามลำดับนี้

1. ดูว่าฝูงกว้างที่ระดับค่าไหน นั่นคือช่วงที่ข้อมูลหนาแน่น
2. นับจุดที่แยกตัวออกไป
3. ดูเส้นมัธยฐานเพื่ออ่านค่ากลาง

05เหมาะกับการนำเสนอแบบไหน

ทำอย่างไรให้คนอ่านได้ข้อสรุปโดยไม่ต้องบรรยาย

1. เพิ่มเส้นมัธยฐานพาดฝูง
2. เขียนจำนวนจุดของแต่ละกลุ่ม
3. ระบายสีจุดที่เป็นกรณีพิเศษให้ต่างออกไป

06เอาไปใช้ต่อ

โค้ดทุกชิ้นอ่านไฟล์ beeswarm-plot-sample.csv ชุดเดียวกับที่ Playground ใช้ และตัวเลขในโค้ดเปลี่ยนตามค่าที่คุณปรับด้านล่าง

# ติดตั้ง: pip install "matplotlib==3.10.*" "pandas==2.*"
# ดาวน์โหลด beeswarm-plot-sample.csv จากหน้านี้ แล้ววางไว้ข้างสคริปต์
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")   # รันแบบไม่มีหน้าจอ ถ้ารันในเครื่องตัวเองลบบรรทัดนี้ได้
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

C1, C2, C3 = "#2a78d6", "#eb6834", "#1baf7a"   # palette ของคลัง เปลี่ยนเป็นสีองค์กรได้
INK, SURFACE = "#0b0b0b", "#fcfcfb"

df = pd.read_csv("beeswarm-plot-sample.csv")
df["value"] = pd.to_numeric(df["value"], errors="coerce")
NOTE = "density"   # ← ค่าจาก Playground

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.6, 4.2), facecolor=SURFACE)
ax.set_facecolor(SURFACE)

sns.swarmplot(data=df, x="group", y="value", ax=ax, color=C1, size=4.5, alpha=0.8)
for i, (g, v) in enumerate(df.groupby("group")["value"]):
    ax.plot([i - 0.28, i + 0.28], [v.median()] * 2, color=INK, linewidth=2)   # เส้นมัธยฐาน
counts = df.groupby("group").size()
ax.set_xticklabels([f"{k}\n(n={v})" for k, v in counts.items()])

ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)   # ลดเส้นที่ไม่ได้ให้ข้อมูล
fig.tight_layout()
fig.savefig("beeswarm-plot.png", dpi=160)
print("เขียน beeswarm-plot.png แล้ว ·", len(df), "แถว")

ติดตั้ง: pip install "matplotlib==3.10.*" "pandas==2.*" · ทดสอบกับเวอร์ชัน 3.10

07ลองเล่นเพื่อเข้าใจ

ข้อควรระวัง

1. ใช้กับข้อมูลเยอะเกินไปจนฝูงล้นและบิดรูปร่าง
2. ใช้จุดใหญ่เกินไปจนต้องเบียดมากและความกว้างไม่สะท้อนความหนาแน่นจริง
3. ตีความตำแหน่งในแกนตั้งฉากว่าเป็นตัวแปร ทั้งที่เป็นแค่การจัดวาง
4. ไม่เพิ่มเส้นมัธยฐาน ทำให้ไม่มีค่าสรุปให้อ้างอิง

เมื่อไหร่ไม่ควรใช้กราฟนี้

• มีมากกว่า 500 จุดต่อกลุ่ม→ใช้แทน: violin-plot หรือ box-plot
• ต้องการความกระชับสูงสุด→ใช้แทน: box-plot
• มีข้อมูลน้อยมากและไม่ต้องกังวลเรื่องจุดทับ→ใช้แทน: strip-plot

กราฟที่เกี่ยวข้อง