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
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