見やすく分かりやすいヒストグラム作成:Pandas DataFrameとseaborn/plotlyの比較
pandas.DataFrame.plot.hist
メソッドは、DataFrame の各列のヒストグラムを描画します。ヒストグラムは、データの分布を視覚的に表現するのに役立ちます。
基本的な使い方
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'data1': [1, 2, 3, 4, 5], 'data2': [6, 7, 8, 9, 10]})
df.plot.hist()
このコードは、2つの列 data1
と data2
のヒストグラムを1つの図に描画します。
オプション
plot.hist
メソッドには、ヒストグラムのカスタマイズに使用できるいくつかのオプションがあります。
- column: ヒストグラムを描画する列を指定します。複数の列を指定することもできます。
- by: データを分割する列を指定します。このオプションを指定すると、各グループのヒストグラムが別々に描画されます。
- bins: ヒストグラムのビン数を指定します。
- density: ヒストグラムを密度曲線として描画するかどうかを指定します。
- figsize: 図のサイズを指定します。
- title: 図のタイトルを指定します。
- xlabel: X軸のラベルを指定します。
例
df.plot.hist(column=['data1', 'data2'], figsize=(10, 5))
df.plot.hist(by='data1', figsize=(10, 5))
df.plot.hist(bins=20, density=True)
これらのコードは、それぞれ異なるオプションを使用してヒストグラムを描画します。
詳細
plot.hist
メソッドの詳細については、以下のドキュメントを参照してください。
Pandas DataFrame の plot.hist メソッド サンプルコード
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'data1': [1, 2, 3, 4, 5], 'data2': [6, 7, 8, 9, 10]})
df.plot.hist()
特定の列のヒストグラム
df.plot.hist(column='data1')
データ分割によるヒストグラム
df.plot.hist(by='data1')
ビン数の変更
df.plot.hist(bins=20)
密度曲線の表示
df.plot.hist(density=True)
図のサイズとタイトル
df.plot.hist(figsize=(10, 5), title='ヒストグラム')
軸ラベル
df.plot.hist(xlabel='データ', ylabel='度数')
色の指定
df.plot.hist(color=['red', 'blue'])
複数の列を別々に表示
df.plot.hist(subplots=True)
ヒストグラムと累積度数曲線
df.plot.hist(cumulative=True)
正規分布の比較
df.plot.hist(norm=True)
rugplot の追加
df.plot.hist(rug=True)
seaborn との連携
import seaborn as sns
df.plot.hist(kind='kde', color=sns.color_palette())
これらのサンプルコードは、plot.hist
メソッドのさまざまなオプションを理解するのに役立ちます。
Pandas DataFrame でヒストグラムを描画する他の方法
matplotlib を直接使用
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['data1'])
plt.show()
seaborn ライブラリを使用
import seaborn as sns
sns.histplot(data=df, x='data1')
plotly ライブラリを使用
import plotly.express as px
px.histogram(df, x='data1')
これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。
plot.hist
メソッドは、最もシンプルで使いやすい方法です。matplotlib
を直接使用すると、より細かい制御が可能ですが、コード量が少し増えます。seaborn
やplotly
ライブラリを使用すると、より高度なヒストグラムを作成できますが、これらのライブラリのインストールが必要です。
具体的な例
- seaborn を使って、複数の列のヒストグラムを並べて表示したい場合:
sns.histplot(data=df, x='data1', y='data2')
- plotly を使って、3D ヒストグラムを作成したい場合:
px.histogram(df, x='data1', y='data2', z='data3')
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