この記事では、Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasを使用してグラフを作成する基本的な方法と応用例について解説します。具体的なコード例、その詳細な解説、さらには応用例までを包括的に取り扱います。
はじめに
データ分析の際には、数値データだけを見ていても全体像がつかみにくい場合があります。そのような場合にグラフを用いると、データの傾向やパターンを視覚的に把握しやすくなります。pandasは、Pythonでデータ分析を行うためのライブラリであり、グラフ作成機能も備えています。
環境設定
この記事で使用する環境を以下に示します。
- Python 3.9
- pandas 1.3.3
- Matplotlib 3.4.3
基本的なグラフの作成方法
pandasでグラフを作成する際の基本的なコード構造を説明します。
ライブラリのインポート
最初に、必要なライブラリをインポートします。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
データの読み込み
CSVファイルやExcelファイルからデータを読み込みます。
# CSVファイルからデータを読み込む例
df = pd.read_csv('data.csv')
グラフの作成
読み込んだデータフレームからグラフを作成します。
# 折れ線グラフを作成する例
df.plot()
plt.show()
コードの詳細解説
以上のコードのポイントを詳細に解説します。
ライブラリのインポートについて
「import pandas as pd」ではpandasをpdという名前でインポートしています。このようにすることで、以降のコードでpdとしてライブラリを利用できます。
データの読み込みについて
「pd.read_csv(‘data.csv’)」でCSVファイルからデータを読み込んでいます。この例では、’data.csv’というファイルをカレントディレクトリから読み込んでいます。
グラフの作成について
「df.plot()」でデータフレームdfに基づいたグラフを作成しています。「plt.show()」はグラフを表示するためのコマンドです。
応用例
次に、応用例として以下の2点について説明します。
1. 複数の折れ線グラフの作成
2. ヒストグラムの作成
複数の折れ線グラフの作成
複数のデータ列に対する折れ線グラフを作成する方法です。
# 複数の折れ線グラフを作成する例
df[['column1', 'column2']].plot()
plt.show()
ヒストグラムの作成
データの度数分布を視覚化するヒストグラムの作成方法です。
# ヒストグラムを作成する例
df['column1'].plot(kind='hist')
plt.show()
まとめ
この記事では、pandasを用いて基本的なグラフ作成方法から応用例に至るまでを解説しました。この知識を活かして、データ分析の幅を広げてください。
コメント