Seaborn で時系列プロットを作成する方法
時系列プロットは、時間の経過とともに変化するデータ値を視覚化するのに役立ちます。
このチュートリアルでは、Python のseabornデータ視覚化パッケージを使用してさまざまな時系列プロットを作成する方法を説明します。
例 1: 単一の時系列をプロットする
次のコードは、Seaborn で単一の時系列をプロットする方法を示しています。
import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' date ': ['1/2/2021', '1/3/2021', '1/4/2021', '1/5/2021', '1/6/2021', '1/7/2021', '1/8/2021'], ' value ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21]}) sns. lineplot (x=' date ', y=' value ', data=df)
色、線の幅、線のスタイル、ラベル、プロット タイトルもカスタマイズできることに注意してください。
#create time series plot with custom aesthetics sns. lineplot (x=' date ', y=' value ', data=df, linewidth= 3 , color=' purple ', linestyle=' dashed '). set (title=' Time Series Plot ') #rotate x-axis labels by 15 degrees plt. xticks (rotation= 15 )
例 2: 複数の時系列をプロットする
次のコードは、Seaborn で複数の時系列をプロットする方法を示しています。
import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' date ': ['1/1/2021', '1/2/2021', '1/3/2021', '1/4/2021', '1/1/2021', '1/2/2021', '1/3/2021', '1/4/2021'], ' sales ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21, 28], ' company ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']}) #plot multiple time series sns. lineplot (x=' date ', y=' sales ', hue=' company ', data=df)
hue引数は、プロット内の各行に異なる色を提供するために使用されることに注意してください。
追加リソース
次のチュートリアルでは、seaborn で他の一般的な機能を実行する方法を説明します。
Seaborn プロットにタイトルを追加する方法
Seaborn の凡例のフォント サイズを変更する方法
Seaborn でレジェンドの位置を変更する方法