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