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pandas × matplotlib で散布図を時系列順に動画化したい

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dyossy

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前提・実現したいこと

csvファイルに2次元(例えばxy座標)の時系列データがあり、その2次元データの散布図を時系列順に動画またはアニメーション化したいです。

試したこと

暫定的には、csvファイルからforループで各時刻のデータを読みだしてきて1枚の画像としてプロット・保存し、画像を後からつなぎ合わせる方法で動画化しています。

発生している問題・エラーメッセージ

皆様の方がより詳しいと思いますが、pandasはforループで行ごとにデータを読み出すととても処理時間が遅くなってしまいます。
使用しているcsvファイルは100MB程度なのですが、現状の方法ではかなり時間がかかってしまっています。
そこで、列ごとにまとめて処理をするような方法で2次元データを時系列順に、かつ高速に動画化する方法を探しています。
何卒宜しくお願い致します。

補足情報

動画化するステップを除いてプロットのみを行う場合でも、上記のcsvファイルに対して、行ごとに読み出してプロットする場合と、matplotlibのplot()などで列ごとまとめてプロットする場合とでは、前者が十数分かかるのに対し、後者は1~2秒とかなり時間に差があります。
もし簡単な方法があるのであれば、pandasやmatplotlibでなくても大丈夫です。

https://teratail.com/questions/217724
似たような質問はあったのですが、回答がついていなかったので。

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回答 1

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ためしに数十MBのCSVで試してみました。
以下のような特に一般的なテクニックを使ったコードでも数秒程度で描画できました。

実際に試されたデータ、コードが不明ですが、行ごとにCSVを読み込んで処理をしたとしても十数分はかからないと思われます。

import random
import pandas as pd

"""
# テストデータ作成
l = [(random.random(),random.random(),t) for _ in range(10000) for t in range(200)]
df = pd.DataFrame(l, columns=['x','y','t'])
df.to_csv('inp.csv',index=False)
"""
# x,y,t
# 0.9537825224027808,0.7495535566517604,0
# 0.04288253302840084,0.4681582253301214,1
# 0.1351777417340283,0.16263603877536248,2
# :

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

df = pd.read_csv('inp.csv')

fig = plt.figure()
ims = []
ts = sorted(set(df['t']))
for t in ts:
    dft = df[ df['t'] == t] # 時系列tについて抽出
    im = plt.scatter(dft['x'], dft['y'], c='gray', marker='.')
    ims.append([im])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=10, repeat_delay=1000)
plt.show()

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