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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

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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pon244

総合スコア59

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

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/02/21 06:08

【実行手順】
1.エクセルをImport
2.データの整理(groupby)
3.整理後の数字でグラフを作成したい→質問箇所
-グラフの形はX軸がTime period、Y軸がSpendです。

【エラー部分】
1.Indexになってるから指定できない。
2.Groupby語のX,Yの設定方法
実際のコード

import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #データの整理 df = pd.read_csv("test.csv") grp = df.groupby('Time period').sum() #グラフの作成 x=grp['Time period'] y=Grp['Spend'] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x, y) plt.show()

【エクセル例】

列1列2列3
ABC
11-Feb-2020 00:0010010
12-Feb-2020 00:0010010
13-Feb-2020 00:0010010
11-Feb-2020 00:0010010
12-Feb-2020 00:0010010
13-Feb-2020 00:0010010
,,,,
n(日付が複数)

【Groupbyの結果】

列1列2列3
Time periodSpendInstall
11-Feb-2020 00:0010010
12-Feb-2020 00:0010010
13-Feb-2020 00:0010010

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回答1

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ベストアンサー

groupby に as_index=False を指定すればいいと思います。

grp = df.groupby('Time period', as_index=False).sum()

参考: Pandas の groupby の使い方 - Qiita

投稿2020/02/21 06:45

hoshi-takanori

総合スコア7895

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pon244

2020/02/21 09:17

ありがとうございます! できました!!
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