2023.02.03PythonのライブラリPandasのDataFrameのメソッドを使用して簡単にさまざまなグラフを生成することができます。本記事では、折れ線グラフの生成を解説します。折れ線グラフは、連続する要素の変化に対して結果の推移を表す際に使用されることが多いグラフです。扱うのは「時系列データ」は折れ線グラフで表されることが非常に多いです。参照サイトまとめサイト内関連記事その他の技術系記事も書いています転職・スキルアップはこちらからどうぞ該当コード早速コードから紹介です。カラムの内容が折れ線グラフで表示されるよく使う引数を指定して設定を追加する。今回紹介する設定は、style。マーカー、線の形の順に指定することができる。詳細は解説をご覧ください解説データがシンプルであれば、かなり簡単に作図することができることがわかりました。これだけ直感的に、かつ、df.plot.line()でどんな変化があるのかみることが出来れば、その先の作業もかなり楽になっていきますね。コードの中身に解説を行なっていきます。今回は特に、「style」の部分です。例で出したものだと順に、「赤でポイントが上三角の破線」「緑でポイントがドットの点線」「青でポイントが大きめの丸の実線」「黒でポイントが四角の実線」といった感じです。ここら辺は自分でアウトプットを確かめながら実行してください。このstyleは、色、マーカー、線の形の順に指定します。以下のページからさらに細かい設定方法を確かめることができますので、ご参照ください。documentationmatplotlib.orgページの真ん中あたりの「Notes」から最後の方にかけて、styleで指定できる、マーカー、線の形、色について、詳細が記載されています。pandas.DataFrameのメソッドとしてplot()がある。Pythonのグラフ描画ライブラリMatplotlibのラッパーで、簡単にグラフを作成できる。Visualizatio...note.nkmk.meまとめ以上がPythonのライブラリPandas、データフレームのメソッドで簡単に折れ線グラフをプロットする方法でした。簡単な方法で実行して可視化することが出来るので、これから取り扱うデータの変化を簡単に把握することができます。折れ線グラフは、特に時系列データでの扱いが多いです。時間の変化に対して、目的変数がどのように変化するかを可視化できるのが、時系列での折れ線グラフです。時系列データに限らず、線形回帰のグラフでも使用することが多いです。回帰モデルに対して折れ線グラフということは、説明変数が一つの「単回帰分析」になってしまうことに注意しましょう。まとめると、1変数(時系列だったり単回帰分析だったり)の変化に対して、目的変数がどのように変化するのかを、折れ線グラフから読み取ることができます。【Python】データフレームのメソッドから簡単に散布図を生成する(DataFrame.plot.scatter)本記事では、PythonのライブラリPandasのDataFrameのメソッドを使用して簡単にさまざまなグラフを生成することができます。本記事では、散布図の生成を解説します。散布図はデータの分布などを可視化する際に使用することが多いです。主...zizou-book-lab.com2023.01.31【Python】データフレームの最大値の行名・列名を取得する(DataFrame.idxmax)こんにちは。本記事では、PythonのライブラリであるPandasのデータフレームでの最大値を持つ行名・列名の取得について取り扱います。最大値がデーアフレーム内のどこにあるかを特定させたい場合などに、使用することが多いイメージです。私も...zizou-book-lab.com2023.01.31【Python】Pandasデータフレームの列をインデックスに変換する(DataFrame.set_index)本記事では、PythonライブラリPandasの、データフレームの列をインデックスに変換する処理を紹介・解説します。難しいことはないので、コードを読んでサクッと次の処理へ進んでって下さい。列→インデックス、インデックス→列の変換は、私のデー...zizou-book-lab.com2023.02.02データサイエンティストの書評ブログ趣味が読書くらいしかない駆け出しデータサイエンティストの書評ブログです。日々の勉強のアウトプットや趣味の読書のおすすめをしていきます。本記事は、Jリーグの公式サイトから自動で結果を取得保存する処理をPythonで記述します。結果を取得することで、そのデータを基にさまざま加工することができます。加工できればこちらのもの。本記事では、私が先日遭遇したトラブルで、JupyterNotebookファイルが大きくなりすぎて開けなくなり苦労した話を残しておきます。時間がない人向けには、以下の通りです。pandas.read_csv引数(オプション)まとめまずは公式ドキュメントのリンクです。これらを噛み砕いて記載していきます。本記事を通して、各引数(オプション)でどのようなことができるのかをみて言っていただければ幸いです。JupyterNotebookでBigQueryのデータを参照BigQueryのデータはBigQuery内で処理をして、Pythonでの加工はPythonで行っていくのがより良いかと思います。状況よってはRDBのデータとPythonでの処理を一箇所で行いたいこともあるかと思います。整数を任意の桁数で切り上げる自作関数Pythonの処理で小数点以下を切り上げる関数は存在しているが任意の桁数(例:百万の位など)を切り上げる関数は自分で処理しなければいけないので、備忘録として。コードからご確認ください。rui...zizou-book-lab.com2022.04.15【備忘録】DV360の配信結果をPythonで取得する備忘録として。DV360の配信結果をPythonで取得するには以下のスクリプトを実行する。日本語ページはないようなので、要注意です。...zizou-book-lab.com2021.12.06サイト記事を自動でTweetしてくれるbotをPythonで作る本記事は、ブログを運営し始めた方、Twitterを使って、自分の記事を発信したい方に向けた記事になります。ある程度タイトルのようなことに興味のある人と推測しているので、全くプログラミングがわかりませんという方は別の記事に当たってください。先日、GCEでディスクの追加を作業したので、そのまとめです。本記事では、具体的な作業などは紹介しておりません。入り口で、何をしなければいけないかを把握するための記事になります。国内最大級の転職サイトです。中の人データサイエンティストの書評ブログ関連記事Python【Python】データフレームを条件抽出する(DataFrame.query)本記事はPythonのライブラリである「Pandas」のデータフレームのデータ抽出について取り扱います。SQLのように、テーブル上のデータに条件をかけてその条件に該当する行を抽出するにはどうしたら良いか解説いたします。先日、GCEでディスクの追加を作業したので、そのまとめです。本記事では、具体的な作業などは紹介しておりません。入り口で、何をしなければいけないかを把握するための記事になります。具体的にどうしなければいけないかは、私自身が参...Python【Python】内包表記を初心者向けに解説!何が起きているかをしっかり理解するPythonでは、内包表記(comprehension)という便利な機能を活用することができます。これは一連の要素を処理し、新しいリスト、辞書、集合を生成するための簡潔で強力な方法です。JupyterNotebookでBigQueryのデータを参照BigQueryのデータはBigQuery内で処理をして、Pythonでの加工はPythonで行っていくのがより良いかと思います。状況よってはRDBのデータとPythonでの処理を一箇所で行いたいこともあるかと思います。matplotlib本記事は、Pythonの可視化ライブラリであるmatplotlibを使って、2軸の散布図を描く方法について解説します。(2軸ではありませんが、、)その他の簡単な可視化のサンプルコードも載せておりますので、ぜひ参考にしていってください...Python【Python】range関数を使いこなす!現役データサイエンティストが解説Pythonには、コーディングを簡素化し、プログラムの読みやすさと効率を向上させるための多くの組み込み関数があります。この記事では、その一つであるrange関数の使い方について詳しく解説します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。駆け出し終わったデータサイエンティスト。好きなことは読書とコーヒー。日々いろんなことを勉強しながら、そのアウトプットをここにしています。勉強をアウトプットしてレベルアップしつつ、収益もあげたいと思う強欲データサイエンティスト。今は広告関係の分析などをお仕事にしてます。将来はスポーツアナリティクスをやりたい。データサイエンティストの書評ブログ.ホームサイトマッププライバシーポリシーお問い合わせ筆者についてタイトルとURLをコピーしました。