Pythonはデータ分析や科学技術計算に広く使用されています。その理由は、NumPy, Pandas, Matplotlibなどの豊富なライブラリが揃っていることと、汎用性の高いグルー言語として利用できることです。
この記事では、PythonのライブラリであるMatplotlibとPandasを使ってデータを可視化する方法について説明します。
まず、PandasのDataFrameからデータを読み込みます。次に、Matplotlibのpyplot.subplotsを使用して、図を作成します。この図には2つのサブプロットが含まれます。
各サブプロットに対して、plotメソッドを使用して折れ線グラフを描画します。そして、set_xlabel、set_ylabel、legendなどのメソッドを使用して、グラフのラベルや凡例を設定します。
以下に、具体的なコードを示します。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')
# グラフの作成
fig, axs = plt.subplots(2)
axs[0].plot(df['column1'])
axs[1].plot(df['column2'])
# ラベルと凡例の設定
axs[0].set_xlabel('x')
axs[0].set_ylabel('y')
axs[0].legend(['column1'])
axs[1].set_xlabel('x')
axs[1].set_ylabel('y')
axs[1].legend(['column2'])
# グラフの表示
plt.show()
このコードは、2つのサブプロットを含むグラフを作成し、それぞれに折れ線グラフを描画します。また、各グラフのx軸とy軸のラベル、および凡例を設定します。
以上がPythonのMatplotlibとPandasを使ったデータ可視化の基本的な手順です。これらのライブラリを使うことで、データ分析の結果を効率的に可視化することができます。.