クロス集計表から散布図を描きたい

Question

Pandas初心者です。POSデータを分析したクロス集計表があります。横軸に年代（30代、40代、･･･）、縦軸に購入した物の単価が５円刻みで入っており、各セルに該当するお客様の度数が入ったデータフレームを作成しました。ここから、各年代ごとの、購入した物の平均金額の散布図（横軸に年代、縦軸に平均金額）を描きたいのですが、どのようにすればよいでしょうか？pivot_table？などを試したのですが、思っていることができませんでした。

Answer 1

クロス集計をする前のデータであれば散布図を書くことも考えられますが、クロス集計を行ったあとであればヒートマップあたりが適当ではないでしょうか。
ヒートマップでは、金額を横軸、年代を縦軸にして、度数を色の濃淡で表したものです。
ヒートマップは matplotlibでも書くことはできるのですが、seabornを使ったほうが簡単に描けるのでこちらをお勧めします。

ということでサンプルです。
一応散布図も描いておりますが、クロス集計を行った後のデータでは単なる格子点になります。

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

# 適当なデータを生成
N = 1000
df = pd.DataFrame(
    {'年代': np.random.choice(['10代','20代','30代','40代','50代','60代'],N),
     '金額': np.random.choice(range(1000, 2000, 100), N)
    }
)

# クロス集計表を作成
cross_df = pd.crosstab(df['年代'], df['金額'])
print(cross_df)

fig, axs = plt.subplots(2,1)

# 一応散布図も描いてみるけど・・・
axs[0].scatter(df['金額'], df['年代'])
axs[0].set_xlabel('金額')
axs[0].set_ylabel('年代')

# ヒートマップで表示
sns.heatmap(cross_df, ax=axs[1])
axs[1].invert_yaxis()

plt.tight_layout()
plt.savefig('out.png')
plt.show()

Comments

[_hh]

有難うございます。以下の様にしていたのですが、、
df2=pd.read_excel('ID_data.xlsx')
df=pd.read_excel('market.xlsx')#,encoding='UTF-8')
cross=pd.crosstab(df['税抜価格'],df2['年代'],margins=True)
-----
頂いたサンプルコードを試そうとして　cross['税抜価格']とすると、KeyError: '税抜価格'
と出てしまいました。。

[magichan]

遅くなりました。
なるほど２つのDataFrameからクロス集計を行っているのですね。
であれば、上記のサンプルはこのようになります。

df2=pd.read_excel('ID_data.xlsx')
df=pd.read_excel('market.xlsx')#,encoding='UTF-8')
cross=pd.crosstab(df['税抜価格'],df2['年代'],margins=True)

fig, axs = plt.subplots(2,1)

# 一応散布図
axs[0].scatter(df['税抜価格'], df2['年代'])
axs[0].set_xlabel('税抜価格')
axs[0].set_ylabel('年代')

# ヒートマップで表示
sns.heatmap(cross.iloc[:-1, :-1], ax=axs[1])
axs[1].invert_yaxis()

plt.tight_layout()
plt.show()