Pandas の plot.density メソッドで密度関数を推定
Pandas Series の plot.density メソッド
メソッドの概要
Series.plot.density(
*,
x=None,
y=None,
hue=None,
palette=None,
weights=None,
stat="density",
norm_hist=False,
bw="scott",
linewidth=1,
fill=False,
color=None,
alpha=0.6,
rug=False,
legend=True,
title=None,
ax=None,
**kwargs,
)
パラメータ
- x: データの列名
- y: 別の Series を指定して、2次元密度関数を推定
- hue: カテゴリ変数を指定して、グループごとに密度関数を推定
- palette: カラーパレット
- weights: データポイントの重み
- stat: 推定方法
- "density": 密度関数
- "probability": 確率密度関数
- norm_hist: ヒストグラムを正規化
- bw: カーネル幅
- 数値: 固定値
- "scott": スコットのルール
- "silverman": シルバーマンのルール
- linewidth: 線の太さ
- fill: 曲線下面を塗りつぶす
- color: 線の色
- alpha: 透明度
- rug: データポイントを軸上に表示
- legend: 凡例を表示
- title: グラフのタイトル
- ax: Axes オブジェクト
- kwargs: その他のオプション
例
import pandas as pd
# データの準備
df = pd.DataFrame({"data": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})
# 密度関数の推定
df.plot.density()
# 別の Series との2次元密度関数
df.plot.density(x="data", y="data")
# カテゴリ変数によるグループ化
df["category"] = ["A", "A", "B", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B"]
df.plot.density(x="data", hue="category")
出力例
メソッドの詳細
stat
パラメータで推定方法を選択できます。- "density": データポイントの確率密度を推定します。
- "probability": データポイントの累積確率を推定します。
norm_hist
パラメータを True にすると、ヒストグラムが正規化されます。bw
パラメータはカーネル幅を指定します。カーネル幅は、密度関数を推定するために使用するデータポイントの範囲を決定します。linewidth
パラメータは、密度関数の曲線の太さを指定します。fill
パラメータを True にすると、密度関数の曲線下面が塗りつぶされます。color
パラメータは、密度関数の曲線の色を指定します。alpha
パラメータは、密度関数の曲線の透明度を指定します。rug
パラメータを True にすると、データポイントが軸上に表示されます。legend
パラメータを False にすると、凡例が表示されなくなります。title
パラメータは、グラフのタイトルを指定します。ax
パラメータは、グラフを描画する Axes オブジェクトを指定します。
補足
pandas.Series.plot.kde
メソッドはpandas.Series.plot.density
メソッドのエイリアスです。seaborn
ライブラリのdisplot
関数を使用して、より高度な密度関数を推定できます。
Pandas Series の plot.density メソッドのサンプルコード
基本的な使い方
import pandas as pd
# データの準備
df = pd.DataFrame({"data": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})
# 密度関数の推定
df.plot.density()
別の Series との2次元密度関数
# 別の Series との2次元密度関数
df.plot.density(x="data", y="data")
カテゴリ変数によるグループ化
# カテゴリ変数によるグループ化
df["category"] = ["A", "A", "B", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B"]
df.plot.density(x="data", hue="category")
パラメータの調整
# カーネル幅を調整
df.plot.density(x="data", bw=0.5)
# 線の色と太さを調整
df.plot.density(x="data", color="red", linewidth=2)
# 塗りつぶしと凡例を非表示
df.plot.density(x="data", fill=True, legend=False)
rug オプション
# データポイントを表示
df.plot.density(x="data", rug=True)
# rug オプションの詳細
df.plot.density(x="data", rug=dict(color="red", alpha=0.5))
seaborn ライブラリとの連携
import seaborn as sns
# seaborn の displot 関数
sns.displot(df.data)
# カテゴリ変数によるグループ化
sns.displot(df, x="data", hue="category")
ヒストグラムとの比較
# 密度関数とヒストグラムの比較
df.plot.density()
df.plot.hist()
stat
パラメータで推定方法を選択できます。norm_hist
パラメータでヒストグラムの正規化title
パラメータでグラフタイトルax
パラメータで Axes オブジェクト
- 基本的な使い方
- パラメータの調整
- rug オプション
- seaborn ライブラリとの連携
- ヒストグラムとの比較
サンプルコードを参考に、様々な設定を試して、データの分布を理解しましょう。
Pandas Series の密度関数を推定する他の方法
seaborn
ライブラリの displot
関数は、より高度な密度関数を推定できます。
import seaborn as sns
# 基本的な使い方
sns.displot(df.data)
# カテゴリ変数によるグループ化
sns.displot(df, x="data", hue="category")
# パラメータの調整
sns.displot(df.data, kind="kde", rug=True, fill=True)
statsmodels
ライブラリの kde
関数は、より細かい設定が可能
from statsmodels.nonparametric.kde import KDEUnivariate
# 密度関数の推定
kde = KDEUnivariate(df.data)
kde.fit()
# グラフの描画
kde.plot()
NumPy ライブラリの histogram
関数と gaussian_kde
関数を組み合わせて、密度関数を推定
import numpy as np
# ヒストグラムの算出
counts, bins = np.histogram(df.data)
# 密度関数の推定
kde = stats.gaussian_kde(df.data)
# グラフの描画
plt.plot(bins[:-1], kde(bins))
plt.show()
Matplotlib ライブラリの pyplot
関数を使って、より自由度の高いグラフを作成
import matplotlib.pyplot as plt
# データの準備
x = df.data
# 密度関数の推定
y = stats.gaussian_kde(x)(x)
# グラフの描画
plt.plot(x, y)
plt.show()
pandas.Series.plot.density
メソッド以外にも、様々な方法で密度関数を推定できます。
seaborn
ライブラリのdisplot
関数: 高度な密度関数statsmodels
ライブラリのkde
関数: 細かい設定- NumPy ライブラリの
histogram
関数とgaussian_kde
関数: 自由度 - Matplotlib ライブラリの
pyplot
関数: 自由度の高いグラフ
目的に合った方法を選択して、データの分布を理解しましょう。
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