Pandas可視化

　　 Pandas ビジュアル化操作の例

基本的なプロット：プロット

SeriesとDataFrame上のこの機能は、matplotlibライブラリのplot()メソッドのシンプルなラッパーに過ぎません。

例

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('1/1/2000',
　　　　periods=10),　columns=list('ABCD'))
　df.plot()

以下の結果が得られます：

インデックスが日付で構成されている場合、gct().autofmt_xdate()が呼び出され、x軸のフォーマットが上図のように行われます。
xとyキーワードを使用して、一列と別の列の関係を描画できます。

デフォルトの線グラフ以外に、様々なプロットスタイルを使用することができます。これらのメソッドはplot()のkindキーワードパラメータとして提供されます。これには、以下のようなものがあります：

棒グラムヒストグラム箱形図面積図散点図円グラフ

棒グラム

以下に、条形図の作成方法を見てみましょう：

例

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
　df.plot.bar()

以下の結果が得られます：

スタックされた棒グラフを生成します。設定可能です。 stacked=True

例

import　pandas　as　pd
　df　=　pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
　df.plot.bar(stacked=True)

以下の結果が得られます：

水平棒グラフを取得するには、barhメソッドを使用できます：

例

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
　df.plot.barh(stacked=True)

以下の結果が得られます：

ヒストグラム

plot.hist()メソッドを使用してヒストグラムを描画できます。指定可能な数を設定できます。

例

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
　np.random.randn(1000)　-　1},　columns=['a',　'b',　'c'])
　df.plot.hist(bins=20)

以下の結果が得られます：

各列に異なるヒストグラムを描画するために以下のコードを使用できます：

例

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':
　np.random.randn(1000)　-　1},　columns=['a',　'b',　'c'])
　df.diff.hist(bins=20)

以下の結果が得られます：

箱形図

Series.box.plot()とDataFrame.box.plot()またはDataFrame.boxplot()を呼び出して、各列の値の分布を可視化するためのBoxplotを描画することができます。
例えば、これは箱線図で、[0,}1）における一つのランダム変数の10観測値の5つの試験です。

例

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.rand(10,　5),　columns=['A',　'B',　'C',　'D',　'E'])
　df.plot.box()

以下の結果が得られます：

面積図

面積図を作成するにはSeries.plot.area()またはDataFrame.plot.area()メソッドを使用できます。

例

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.rand(10,　4),　columns=['a',　'b',　'c',　'd'])
　df.plot.area()

以下の結果が得られます：

散点図

散点図を作成するにはDataFrame.plot.scatter()メソッドを使用できます。

例

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(np.random.rand(50,　4),　columns=['a',　'b',　'c',　'd'])
　df.plot.scatter(x='a',　y='b')

以下の結果が得られます：

円グラフ

ピエチャを作成するにはDataFrame.plot.pie()メソッドを使用できます。

例

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　df　=　pd.DataFrame(3　*　np.random.rand(4),　index=['a',　'b',　'c',　'd'],　columns=['x'])
　df.plot.pie(subplots=True)

以下の結果が得られます：

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