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Data Science Academy · レッスン

matplotlibで折れ線グラフと棒グラフ

DataFrameから直接グラフを描く

「matplotlibで折れ線グラフと棒グラフ」はCoddyKit上の無料Data Science Academyレッスンです。 これはレッスン3/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはData Science Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。

表よりグラフ

数字が並んだ表では、傾向が見えにくくなります。簡単なグラフなら傾向をすぐに示せるため、分析の最後には必ずplotを使います。📊

pyplotを一度だけインポートする

描画エンジンはmatplotlib.pyplotにあり、ほとんどの場合pltとしてインポートします。この短い別名のおかげで、すべてのグラフ呼び出しをすっきり書けます。

import matplotlib.pyplot as plt

折れ線グラフで変化を示す

連続した軸に沿って何かが変化する場合は折れ線グラフを使います。たとえば、月を追うごとに売上が増える様子を示す場合です。

plt.plot(months, sales)

棒グラフでカテゴリを比較する

異なるグループを横に並べて比較する場合は棒グラフを使います。たとえば、地域ごとの総売上を比較できます。

plt.bar(regions, totals)

pandasから直接グラフを描く

すべてのSeriesとDataFrameには、matplotlibを呼び出してくれる組み込みの.plotがあります。そのため、手動での設定を省略できます。

df["sales"].plot()

種類を選ぶ

pandasのplotにはkind引数があります。棒グラフにはkind="bar"を渡し、省略するとデフォルトの折れ線グラフになります。

df["sales"].plot(kind="bar")

グループ化してから描画する

グループ化した要約は、インデックスがx軸になるため、きれいなグラフになります。グループ化し、集計してから.plotを連結します。

df.groupby("region")["sales"].sum().plot(kind="bar")

図を表示する

ノートブック以外では、ウィンドウを表示するためにplt.showを呼び出す必要があります。Jupyterではグラフが自動的に表示されます。

plt.show()

サイズを調整する

小さなグラフでは詳細が見えません。figsizeにインチ単位の幅と高さを渡して、グラフに十分な余白を与えましょう。

df["sales"].plot(figsize=(8, 4))

さらに線を重ねる

表示する前にplt.plotを複数回呼び出すと、matplotlibは各線を同じ軸に重ねて描画するため、簡単に比較できます。

描き直す前にクリアする

前のグラフがセルをまたいで積み重なることがあります。plt.figureで新しく始めるか、古いグラフを閉じて、グラフが重ならないようにしましょう。

確認問題

いくつかの地域の総売上を比較したい場合、どのグラフが最適でしょうか。

まとめ：初めてのグラフ

pltをインポートし、傾向には折れ線、カテゴリには棒グラフを使い、pandasから直接描画できるようになりました。データに表情が加わりましたね！🎨

よくある質問

「matplotlibで折れ線グラフと棒グラフ」レッスンは無料ですか？

はい。「matplotlibで折れ線グラフと棒グラフ」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Data Science Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「matplotlibで折れ線グラフと棒グラフ」で何を学びますか？

DataFrameから直接グラフを描く ブラウザで直接実行するハンズオンコードでData Science Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Data Science Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのData Science Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/4です。

「matplotlibで折れ線グラフと棒グラフ」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このData Science Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのData Science Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. 1つまたは複数の列で並べ替える
  2. 初めてのgroupby集計
  3. matplotlibで折れ線グラフと棒グラフ
  4. ラベル、タイトル、凡例
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