Pandas DataFrame の plot.hexbin メソッドで六角形プロットを作成する方法

Pandas DataFrame の plot.hexbin メソッド

メソッドの概要

df.plot.hexbin(x, y, **kwargs)

引数

• x: 横軸のデータ
• y: 縦軸のデータ
• kwargs: オプション引数

オプション引数

• gridsize: 六角形のビンのサイズ
• cmap: カラーマップ
• mincnt: ビンに含まれるデータポイントの最小数
• linewidths: ビンの境界線の太さ
• alpha: ビンの透明度

使用例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 散布図の表示
df.plot.hexbin(x='x', y='y')
plt.show()

出力例

Hexbin plot: [無効な URL を削除しました]

メリット

• データの密度を視覚化しやすい
• 散布図よりもデータの重なりを分かりやすく表示できる

デメリット

• 六角形のビンのサイズによって、データの密度が実際よりも高く見えたり低く見えたりすることがある

pandas.DataFrame.plot.hexbin メソッドは、2次元データの密度を視覚化するための便利なツールです。オプション引数を調整することで、データの密度をより分かりやすく表示することができます。

Pandas DataFrame の plot.hexbin メソッドのサンプルコード

カラーマップの変更

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# カラーマップの変更
df.plot.hexbin(x='x', y='y', cmap='YlGnBu')
plt.show()

[無効な URL を削除しました]

ビンのサイズの変更

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# ビンのサイズの変更
df.plot.hexbin(x='x', y='y', gridsize=20)
plt.show()

出力例

[無効な URL を削除しました]

ビンに含まれるデータポイント数の制限

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5] * 10, 'y': [6, 7, 8, 9, 10] * 10})

# ビンに含まれるデータポイント数の制限
df.plot.hexbin(x='x', y='y', mincnt=2, maxcnt=5)
plt.show()

出力例

[無効な URL を削除しました]

ビンの境界線の太さの変更

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# ビンの境界線の太さの変更
df.plot.hexbin(x='x', y='y', linewidths=0.5)
plt.show()

出力例

[無効な URL を削除しました]

ビンの透明度の変更

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# ビンの透明度の変更
df.plot.hexbin(x='x', y='y', alpha=0.5)
plt.show()

出力例

[無効な URL を削除しました]

複数のデータフレームを重ねて表示

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [2, 3, 4, 5, 6], 'y': [7, 8, 9, 10, 11]})

# 複数のデータフレームを重ねて表示
df1.plot.hexbin(x='x', y='y', alpha=0.5, label='df1')
df2.plot.hexbin(x='x', y='y', alpha=0.5, label='df2')
plt.legend()
plt.show()

出力例

[無効な URL を削除しました]

アニメーション

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5] * 10, 'y': [6, 7, 8, 9, 10] * 10})

# アニメーションの作成
fig, ax = plt.subplots()

def update(i):
    ax.clear()
    df.plot.hexbin(x='x', y='y', ax=ax, alpha=0.5, mincnt=2, maxcnt=5)

ani = animation.

Pandas DataFrame の plot.hexbin メソッドの代替方法

seaborn の jointplot

import seaborn as sns

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# seaborn の jointplot を使用
sns.jointplot(x='x', y='y', data=df, kind='hex')

出力例

[無効な URL を削除しました]

matplotlib の hexbin

import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# matplotlib の hexbin を使用
plt.hexbin(df['x'], df['y'], cmap='YlGnBu')
plt.show()

出力例

[無効な URL を削除しました]

plotly の express

import plotly.express as px

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [6, 7, 8, 9, 10]})

# plotly の express を使用
fig = px.hexbin(df, x='x', y='y')
fig.show()

出力例

[無効な URL を削除しました]

これらの方法はそれぞれ異なる利点と欠点があります。

pandas.DataFrame.plot.hexbin メソッド

• 利点: Pandas DataFrame と密接に統合されている
• 欠点: カスタマイズ性が低い

seaborn の jointplot

• 欠点: Pandas DataFrame との統合が弱い

matplotlib の hexbin

• 利点: 非常に柔軟性が高い
• 欠点: コード量が最も多くなる

plotly の express

• 利点: インタラクティブなグラフを作成できる
• 欠点: 学習曲線が最も steep