【Python】PandasのDataFrameの可視化を行おう！

こんにちは！

皆さんはPandasのDataFrameを可視化したいと思ったことはありませんか？

「df.plot()」を使うと、DataFrameから直接Matplotlibの機能を呼び出すことができます。

今回の記事では、以下の内容について紹介します。

• DataFrameの可視化を行う方法
• グラフの種類の変更方法

DataFrameの可視化を行う方法

DataFrameの可視化を行うには、DataFrameオブジェクトの「plot()」を使います。

では、irisデータセットを用いて、DataFrameの可視化を行ってみましょう。

デフォルトでは、x軸にindexが使われ、折れ線グラフで表示されます。また、数値以外のcolumnは除外されます。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['species'] = iris.target_names[iris.target]

df.plot()
plt.show()

実行結果

グラフの種類を変更してみよう！

「kind」にグラフの種類を指定することで、様々なグラフに変更することができます。

指定できるグラフを以下にまとめます。

それでは、いくつかのグラフを試してみましょう。

縦棒グラフ「bar」

df.plot(kind='bar')

実行結果

行数が多いとわかりづらいため、最初の３行を表示してみましょう。

df[:3].plot(kind='bar')

実行結果

箱ひげ図「box」

df.plot(kind='box')

実行結果

ヒストグラム「hist」

df.plot(kind='hist')

実行結果

散布図「scatter」

scatterを指定する際には、x軸とy軸に表示したいカラム名を指定する必要があります。

df.plot(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)', kind='scatter')

実行結果

まとめ

今回の記事では、以下の内容について紹介しました。

• DataFrameの可視化を行う方法
  →「df.plot()」を使用
• グラフの種類の変更方法
  →「kind」を指定

皆さんも覚えておきましょう！