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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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【Python】グラフの作成方法

jiaetakoga

総合スコア96

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2020/05/28 03:29

編集2020/05/28 03:31

csvを取り込み、以下のようなピボットを作成しました。
ここから、図のようなグラフの書き方をご教示いただきたく。
※系統はグラフに含めず、車庫ごとに分けて作成。

イメージ説明
イメージ説明

python

1# 読み込み 2import pandas as pd 3import numpy as np 4df = pd.read_csv("train.csv", encoding="shift-jis", header=1) 5 6# ピボット 7df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['車庫', '系統', '駅名'], values=['乗車人員']) 8 9# グラフの作成 10 11

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回答1

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ベストアンサー

元のデータが不明なのですが、こんな感じで、df_pivot.groupby(level=0) でループ処理をするとよいのではないでしょうか

Python

1import io 2import pandas as pd 3import numpy as np 4import matplotlib.pyplot as plt 5 6 7data = """ 8車庫,系統,駅名,乗車人員 9東京,AAA,東京,300 10東京,AAA,新横浜,100 11東京,AAA,熱海,50 12東京,AAA,静岡,80 13東京,AAA,浜松,20 14大阪,BBB,大阪,200 15大阪,BBB,名古屋,100 16大阪,BBB,浜松,80 17大阪,BBB,静岡,100 18大阪,BBB,東京,0 19名古屋,CCC,名古屋,200 20名古屋,CCC,三河安域,70 21名古屋,CCC,豊橋,60 22名古屋,CCC,静岡,50 23名古屋,CCC,熱海,90 24名古屋,CCC,東京,0 25""" 26 27# 読み込み 28df = pd.read_csv(io.StringIO(data)) 29 30# ピボット 31df_pivot = pd.pivot_table(df, index=['車庫', '系統', '駅名'], values=['乗車人員']) 32 33fig, axs = plt.subplots(2,2) 34for (idx, d), ax in zip(df_pivot.groupby(level=0), axs.ravel()): 35 d.index = d.index.droplevel(level=[0, 1]) 36 d.plot.bar(ax=ax) 37 ax.set_title(idx) 38plt.tight_layout() 39plt.savefig('out.png') 40plt.show()

イメージ説明

投稿2020/05/28 05:18

magichan

総合スコア15898

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jiaetakoga

2020/05/28 12:38

ご回答ありがとうございます。 大変参考になりました。 復習の際、追加で疑問が出てきましたので、もしよろしければ追加でご教示いただけたら嬉しいです。 疑問: 例えば、上記のグラフで、車庫を東京だけに絞って1つのグラフだけ表示するにはどのようにしたらよろしいでしょうか。
magichan

2020/05/28 15:02

tokyo_df = df_pivot[df_pivot.index.get_level_values(0) == '東京'] tokyo_df.index = tokyo_df.index.droplevel(level=[0, 1]) tokyo_df.plot.bar() plt.show() とか grp_df = df_pivot.groupby(level=0) tokyo_df = grp_df.get_group('東京') tokyo_df.index = tokyo_df.index.droplevel(level=[0, 1]) tokyo_df.plot.bar() plt.show() とかでないでしょうか
jiaetakoga

2020/05/29 07:16

本当にありがとうございます!
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