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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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matplotlibでyの差分の棒をプロット

ramin

総合スコア34

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/09/14 16:21

下記のようなDataFrameにおいて、横軸を"datetime"、縦軸を"start"から"end"への推移としてプロットしたいです。画像で説明すると図1のような散布図で、startとendを縦線で結んで図2のようにしたいです。
matplotlibでこのようなグラフをプロットすることは可能でしょうか?
ちなみに実際のデータ数は数万個あるので、できるだけループでは行いたくないです。

python

1from matplotlib import pyplot as plt 2from pandas.plotting import register_matplotlib_converters 3import pandas as pd 4 5register_matplotlib_converters() 6df = pd.DataFrame({"date":["2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-04"], 7 "start":[100, 110, 140], "end":[200, 210, 230]}) 8df["datetime"] = pd.to_datetime(df["date"], format='%Y-%m-%d') 9print(df) 10 11# date start end datetime 12# 0 2019-01-01 100 200 2019-01-01 13# 1 2019-01-02 110 210 2019-01-02 14# 2 2019-01-04 140 230 2019-01-04 15 16plt.xlim(df["datetime"][0], df["datetime"][2]) 17plt.scatter(df["datetime"], df["start"]) 18plt.scatter(df["datetime"], df["end"]) 19plt.show()

図1
図2

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matplotlib.pyplot.vlinesを使うと以下のように描けます。

Python

1from matplotlib import pyplot as plt 2from pandas.plotting import register_matplotlib_converters 3import pandas as pd 4 5register_matplotlib_converters() 6df = pd.DataFrame({"date":["2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-04"], 7 "start":[100, 110, 140], "end":[200, 210, 230]}) 8df["datetime"] = pd.to_datetime(df["date"], format='%Y-%m-%d') 9print(df) 10 11xs = list(df["datetime"]) 12 13plt.xlim(xs[0], xs[-1]) 14plt.scatter(xs, df["start"]) 15plt.scatter(xs, df["end"]) 16plt.vlines(xs, ymin=df["start"],ymax=df["end"]) 17plt.show()

イメージ説明

投稿2019/09/14 18:01

can110

総合スコア38341

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ramin

2019/09/15 12:11

ありがとうございます!
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