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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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。

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【python】 複数のcsvファイルから、複数の散布図重ねて作成

kkkkknnnnn

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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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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2021/12/05 07:27

pythonで、別のcsvファイルからデータを抜き出し、条件に合わせて複数の散布図を重ね合わせて作りたいです。

例えば、以下のようなname.csv,a.csv,b.csv,c.csvのデータがある場合、

csv

1###name.csv### 2num,name 31,aaa 42,bbb 53,ccc 64,ddd

csv

1###a.csv### 2num,data1,data2 31,3,4 42,5,2 54,6,7

csv

1###b.csv### 2num,data1,data2 31,2,6 43,3,8 54,5,5

csv

1###c.csv### 2num,data1,data2 31,3,7 42,7,2 53,8,3

name.csvの順番に合わせて、a.csv,b.csv,c.csvの中のnumが同じ値のものを重ね合わせて散布図を作りたいです。(data1が横軸、data2が縦軸)
結果としては、numが1,2,3,4の4つの散布図を得て、name.csvのnameで保存したいと考えています。

今書いているコードとしては、以下の通りです。
欠損値がある場合もあるので、np.genfromtxtを使って、ファイルを読み込んでいます。
ヘッダーがあるため、skip_header=1をするとヘッダーの次の行が読み込まれなかったため、コメントアウトしています。
name.csvを一行目から読み込んでいき、a.csv,b.csv,c.csvのnumと一致したらplt.scatter()をするという風な操作でしましたが、元のcsvファイルが膨大すぎて、プログラムが固まってしまいました。

貪欲法でやってしまったからなのではと思っているのですが、自分では、これ以上どうすることもできませんでした。ご教授お願いいたします。

python

1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3import os 4 5data_set = np.genfromtxt( 6 fname='name.csv', 7 names=True, 8 dtype=None, 9 delimiter=',' 10 # skip_header=1 11) 12data_set1 = np.genfromtxt( 13 fname='a.csv', 14 names=True, 15 dtype=None, 16 delimiter=',' 17 # skip_header=1 18) 19 20data_set2 = np.genfromtxt( 21 fname='b.csv', 22 names=True, 23 dtype=None, 24 delimiter=',' 25 # skip_header=1 26) 27 28data_set3 = np.genfromtxt( 29 fname='c.csv', 30 names=True, 31 dtype=None, 32 delimiter=',' 33 # skip_header=1 34) 35 36 37#散布図を描画 → scatterを使用する 38#1行ずつ取り出して描画 39#plt.scatter(x座標の値, y座標の値) 40 41for data in data_set: 42 plt.figure(figsize=(8, 8)) 43 44 for data1 in data_set1: 45 if data1[0] == data[0]: #a.csvとname.csvのnumを比較 46 plt.scatter(data1[1], data1[2],c='r',label='a_label') 47 48 for data2 in data_set2: 49 if data2[0] == data[0]: #b.csvとname.csvのnumを比較 50 plt.scatter(data2[1], data2[2],c='b',label='b_label') 51 52 for data3 in data_set3: 53 if data3[0] == data[0]: #c.csvとname.csvのnumを比較 54 plt.scatter(data3[1], data3[2],c='g',label='c_label') 55 56 57 plt.title(str(data[1].decode())) #name.csvのname 58 plt.xlabel(str(data[1].decode())) #name.csvのname 59 plt.ylabel(str(data[1].decode())) #name.csvのname 60 plt.xlim(-1,1) 61 plt.ylim(-1,1) 62 plt.legend() 63 plt.grid() 64 plt.savefig('str(data[0])+'_'+str(data[1].decode())'+'.png') #1_aaa.pngの形で保存 65 66 67

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python

1import numpy as np 2from numpy.lib.recfunctions import append_fields 3import matplotlib.pyplot as plt 4 5# read names 6names = np.genfromtxt( 7 fname='name.csv', 8 names=True, dtype=None, delimiter=',', encoding='utf-8' 9) 10 11# read data 12csv_files = ['a.csv', 'b.csv', 'c.csv'] 13colors = ['r', 'b', 'g'] 14data_set = [] 15for i, fname in enumerate(csv_files): 16 contents = np.genfromtxt( 17 fname=fname, names=True, dtype=None, delimiter=',') 18 contents = append_fields( 19 contents, 'name', [fname.split('.')[0]]*len(contents), usemask=False) 20 contents = append_fields( 21 contents, 'color', [colors[i]]*len(contents), usemask=False) 22 data_set.append(contents) 23 24# plot data 25for num, name in names: 26 data = np.concatenate([d[d['num'] == num] for d in data_set]) 27 plt.figure(figsize=(8, 8)) 28 for d in data: 29 plt.scatter(d['data1'], d['data2'], c=d['color'], label=d['name']) 30 plt.title(name); plt.xlabel(name); plt.ylabel(name) 31 plt.xlim(0,10); plt.ylim(0,10) 32 plt.grid(); plt.legend() 33 plt.savefig(f'{num}_{name}.png')

plt.savefig で保存した 4 枚のプロット画像を 2行x2列 で結合

scatter

投稿2021/12/05 14:54

編集2021/12/06 00:31
melian

総合スコア20655

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kkkkknnnnn

2021/12/05 18:32

ありがとうございます!動かすことができました。 ちなみに、a.csvのデータは赤、b.csvのデータは青、c.csvのデータは緑のようにマーカーを色分けすることはできるでしょうか?
guest

0

まずデータを読み込んで以下のようにしてください。

python

1>>> print(df_name) 2 num name 30 1 aaa 41 2 bbb 52 3 ccc 63 4 ddd 7>>> print(df_a) 8 num data1 data2 90 1 3 4 101 2 5 2 112 4 6 7 12>>> print(df_b) 13 num data1 data2 140 1 2 6 151 3 3 8 162 4 5 5 17>>> print(df_c) 18 num data1 data2 190 1 3 7 201 2 7 2 212 3 8 3

あとは、以下のコードを実行してください。

python

1df_a['c'] = 'r' 2df_b['c'] = 'g' 3df_c['c'] = 'b' 4 5df_all = pd.merge(pd.concat([df_a, df_b, df_c], ignore_index=True), df_name) 6 7fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8)) 8for n in range(4): 9 df_partial = df_all[df_all['name'] == df_name['name'][n]] 10 ax_n = ax.flatten()[n] 11 ax_n.scatter(df_partial['data1'], df_partial['data2'], c=df_partial['c']) 12 ax_n.set_title(df_name['name'][n]) 13 ax_n.set_xlim(1, 10) 14 ax_n.set_ylim(1, 10) 15 16plt.show()

実行結果
scatter

投稿2021/12/05 09:00

ppaul

総合スコア24670

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kkkkknnnnn

2021/12/07 06:04

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