Pandas.Series.plot.area の応用例

Pandas.Series.plot.area: 面積グラフの作成

pandas.Series.plot.areaは、PandasのSeriesオブジェクトで時間経過やカテゴリ別のデータの変化を視覚的に表現するのに役立つ便利な機能です。この機能は、各データポイントを直線で繋ぎ、その領域を塗りつぶすことで、データの累積的な変化や比較を効果的に示します。

基本的な使い方

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))

# 面積グラフの作成
data.plot.area()
plt.show()

このコードを実行すると、以下の画像のような面積グラフが表示されます。

オプション

pandas.Series.plot.areaには、グラフのカスタマイズを可能にする様々なオプションが用意されています。

• stacked (デフォルト: True): 複数のSeriesオブジェクトを重ねて表示します。Falseに設定すると、各Seriesオブジェクトを別々に表示します。
• alpha: 塗りつぶしの透明度を設定します。0.0 (完全透明) から 1.0 (完全不透明) までの値を設定できます。
• color: 各Seriesオブジェクトの色を設定します。
• title: グラフのタイトルを設定します。
• xlabel: X軸のラベルを設定します。
• legend: 凡例を表示します。

例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 1')
data2 = pd.Series([50, 40, 30, 20, 10], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 2')

# 面積グラフの作成
fig, ax = plt.subplots()
data1.plot.area(ax=ax, alpha=0.5, color='blue', label='Series 1')
data2.plot.area(ax=ax, alpha=0.7, color='green', label='Series 2')
ax.set_title('Area Plot')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
ax.legend()
plt.show()

このコードを実行すると、以下の画像のような面積グラフが表示されます。

pandas.Series.plot.areaは、PandasのSeriesオブジェクトで時間経過やカテゴリ別のデータの変化を視覚的に表現するのに役立つ便利な機能です。オプションを活用することで、グラフを自由にカスタマイズし、データの理解を深めることができます。

Pandas.Series.plot.area: サンプルコード集

基本的な例

この例では、pandas.Seriesオブジェクトを使用して単純な面積グラフを作成します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))

# 面積グラフの作成
data.plot.area()
plt.show()

複数系列を重ねて表示

この例では、2つのpandas.Seriesオブジェクトを重ねて表示する積み重ねグラフを作成します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 1')
data2 = pd.Series([50, 40, 30, 20, 10], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 2')

# 面積グラフの作成
data1.plot.area(alpha=0.5, color='blue', label='Series 1')
data2.plot.area(alpha=0.7, color='green', label='Series 2')
plt.title('Stacked Area Plot')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()

透明度の調整

この例では、alphaオプションを使用して塗りつぶしの透明度を調整します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))

# 面積グラフの作成
data.plot.area(alpha=0.3)
plt.title('Transparent Area Plot')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

色のカスタマイズ

この例では、colorオプションを使用して各系列の色を個別に設定します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 1')
data2 = pd.Series([50, 40, 30, 20, 10], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 2')

# 面積グラフの作成
data1.plot.area(color='blue', label='Series 1')
data2.plot.area(color='green', label='Series 2')
plt.title('Colored Area Plot')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()

凡例の表示

この例では、legendオプションを使用して凡例を表示します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 1')
data2 = pd.Series([50, 40, 30, 20, 10], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5), name='Series 2')

# 面積グラフの作成
data1.plot.area(alpha=0.5, color='blue', label='Series 1')
data2.plot.area(alpha=0.7, color='green', label='Series 2')
plt.title('Area Plot with Legend')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')

Matplotlib を直接使用する

Pandas.Series.plot.area は Matplotlib の機能をラッピングしたものであり、Matplotlib を直接使用することでより詳細なカスタマイズが可能になります。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))

# グラフの作成
fig, ax = plt.subplots()
ax.fill_between(data.index, data.min(), data.max(), color='blue', alpha=0.5, label='Series 1')
ax.set_title('Area Plot')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
ax.legend()
plt.show()

Seaborn を使用する

Seaborn は、Matplotlib を基盤とした統計データ可視化ライブラリであり、より洗練されたデザインの面積グラフを作成することができます。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))

# 面積グラフの作成
sns.area_plot(x=data.index, y=data.values, color='blue', alpha=0.5)
plt.title('Area Plot with Seaborn')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

Plotly を使用する

Plotly は、インタラクティブなデータ可視化ライブラリであり、Web ブラウザ上で動作する面積グラフを作成することができます。

import pandas as pd
import plotly.express as px

# データの準備
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.date_range('2023-01-01', periods=5))

# 面積グラフの作成
fig = px.area(x=data.index, y=data.values, color='blue', alpha=0.5)
fig.show()

それぞれの方法には、利点と欠点があります。

• Pandas.Series.plot.area: シンプルで使いやすいが、カスタマイズ性は低い。
• Matplotlib: 詳細なカスタマイズが可能だが、コードが複雑になる。
• Seaborn: 洗練されたデザインのグラフを作成できるが、Pandas や Matplotlib に比べると習得難易度が高い。
• Plotly: インタラクティブなグラフを作成できるが、他の方法と比べてインストールや設定が複雑になる。

目的に合った方法を選択することが重要です。シンプルなグラフを作成したい場合は Pandas.Series.plot.area を、より詳細なカスタマイズが必要な場合は Matplotlib を、洗練されたデザインのグラフを作成したい場合は Seaborn を、インタラクティブなグラフを作成したい場合は Plotly を使用するようにしましょう。