Python pandas for文でn行ずつグラフを作成

Question

利用環境 Python3

Pythonで以下のようなデータフレームがあるときにa,b列それぞれについて5行ずつ、計4つのグラフを作成したいです。

グラフ1: 04行目のa,bのグラフ
グラフ2: 59行目のa,bのグラフ
グラフ3: 1014行目のa,bのグラフ
グラフ4: 1519行目のa,bのグラフ

5行ずつの作成するため、各グラフの横軸は1~5となります。

•  a   b
  

0 2 3
1 4 6
2 6 9
3 8 12
4 10 15
5 12 18
6 14 21
7 16 24
8 18 27
9 20 30
10 22 33
11 24 36
12 26 39
13 28 42
14 30 45
15 32 48
16 34 51
17 36 54
18 38 57
19 40 60

グラフ1については以下のコードで作成することができました。

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

#データフレームの作成
a = np.arange(2,42,2)
b =np.arange(3,63,3)

dic = {'a':a,'b':b}
df = pd.DataFrame(data = dic)
print(df)

#グラフ化
for n in range(0,len(df.columns)):
    x = np.arange(1,6,1)
    y = df.iloc[0:5,n]
    plt.plot(x,y)
    plt.scatter(x,y)

作成したグラフ

for文を用いてグラフ2~4も作成したいのですが、やり方がわかりません。
ご教授お願い致します。

Answer 1

こうういう感じです。

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

#データフレームの作成
a = np.arange(2,42,2)
b = np.arange(3,63,3)

dic = {'a':a,'b':b}
df = pd.DataFrame(data = dic)

fig=plt.figure(figsize=(10,20))
for i in range(len(df)//5):
    df_t = df[i*5:i*5+5]
    df_t.index = range(1,6)
    df_t.plot(style='-o',ax=fig.add_subplot(2,2,i+1))

plt.show()

出力

Comments

[Moriya]

早速のご回答ありがとうございます。これほどシンプルなコードでかけることに驚きです。大変勉強になりました。ありがとうございます！！

Answer 2

import pandas as pd
from io import StringIO
s="""i  a   b
0    2   3
1    4   6
2    6   9
3    8  12
4   10  15
5   12  18
6   14  21
7   16  24
8   18  27
9   20  30
10  22  33
11  24  36
12  26  39
13  28  42
14  30  45
15  32  48
16  34  51
17  36  54
18  38  57
19  40  60"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), delimiter='\s+', usecols=['a','b'])
df

# 作図

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(5):
    fig=plt.figure(figsize=(10,20))
    tmp = df[i:i+5].reset_index()
    tmp.index = np.arange(1, len(tmp)+1)
    ax=fig.add_subplot(5,1,i+1)
    ax.set_title('plot {}'.format(i+1))
    ax.plot(tmp.index,tmp.a)
    ax.scatter(tmp.index,tmp.a)
    ax.plot(tmp.index,tmp.b)
    ax.scatter(tmp.index,tmp.b)

こんなのでいかがでしょうか？

Comments

[Moriya]

早速のご回答ありがとうございます！！df.reset_index()といったやり方は初めて知りました。大変勉強になりました。ありがとうございます！！