パンダ: groupby と plot の使用方法 (例付き)

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame で groupby およびプロットを行うことができます。

方法 1: グループ化して 1 つのパスに複数の線を描画する

 #define index column
df. set_index ('day', inplace= True )

#group data by product and display sales as line chart
df. groupby (' product ')[' sales ']. plot (legend= True )

方法 2: グループ化して個々のサブプロットに線を描画する

 p.d. pivot_table ( df.reset_index (),
               index=' day ', columns=' product ', values=' sales '
              ). plot (subplots= True )

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
                   ' product ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [4, 7, 8, 12, 15, 8, 11, 14, 19, 20]})

#view DataFrame
df

	day product sales
0 1 A 4
1 2 To 7
2 3 To 8
3 4 A 12
4 5 To 15
5 1 B 8
6 2 B 11
7 3 B 14
8 4 B 19
9 5 B 20

方法 1: グループ化して 1 つのパスに複数の線を描画する

次のコードは、DataFrame を変数「product」でグループ化し、各製品の「売上」をグラフにプロットする方法を示しています。

 #define index column
df. set_index (' day ', inplace= True )

#group data by product and display sales as line chart
df. groupby (' product ')[' sales ']. plot (legend= True ) 

X 軸は日を示し、Y 軸は売上を示し、各行は個別の製品の売上を示します。

方法 2: グループ化して個々のサブプロットに線を描画する

次のコードは、DataFrame を変数「product」でグループ化し、個々のサブプロットで各製品の「売上」をプロットする方法を示しています。

 p.d. pivot_table ( df.reset_index (),
               index=' day ', columns=' product ', values=' sales '
              ). plot (subplots= True ) 

最初のグラフは製品 A の売上を示し、2 番目のグラフは製品 B の売上を示します。

レイアウト引数を使用してサブトレースのレイアウトを指定することもできることに注意してください。

たとえば、サブプロットが 1 行 2 列のグリッド内にあるように指定できます。

 p.d. pivot_table ( df.reset_index (),
               index=' day ', columns=' product ', values=' sales '
              ). plot (subplots= True , layout=(1,2)) 

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なビジュアライゼーションを作成する方法を説明します。

Pandas DataFrame から箱ひげ図を作成する方法
Pandas DataFrame から円グラフを作成する方法
Pandas DataFrame からヒストグラムを作成する方法