pandasで加工したデータをMatplotlobで可視化しようとするとエラーになってしまう。

Question

前提

下記のデータ（CSV）を用いています。
pandsでCSVインポートし、dfに格納しています。

日付	ID	商品ID	単価	数量
2018-03-01	1	38	1000	1
2018-04-06	2	11	1280	1
2018-04-08	3	38	1000	1
2018-04-30	4	20	1500	1
2018-05-01	5	38	1000	1
2018-05-10	6	38	1000	1

実現したいこと

取引ごとの売上データから、月別の合計売上額に加工し、それをmatplotlibで折れ線グラフにしたいと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Period'

該当のソースコード

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#まず各取引ごとの合計額を出す
df['売上金額'] = df['単価'] * df['数量']

#日付から月を出す
df['年月'] = df['日付'].dt.to_period('M') #月単位で丸める

#月別の売上データを作成する
month_amt = df.groupby('年月').sum()['売上金額']

#グラフにプロットする
plt.plot(month_amt)

試したこと

プロットさせるスクリプトが下記だと問題なく出力できましたが、なぜ上記だとできないのでしょうか？

month_amt.plot()

Answer 1

df.groupbyの結果が直接plt.plot()関数に入力できる形になっていないためplt.plot(month_amt)はエラーになります。
df.groupbyの結果をplt.plot()関数に入力できる形にしてplot.plot()関数を実行するまでをmonth_amt.plot()がやってくれます。
そのあたりを手動でやると下記の通り面倒なのでdataframeのデータを問題のライブラリでプロットするときはデータフレームやシリーズのプロット関数を呼ぶ方が楽ですね。
最終的にはリスト二つにしてやる必要がありますが今回の場合は他にもいろいろと変換が必要になります。
今回のケースだと下記コードをplt.plot(month_amt)の上に書けば意図した動作になるかと思います。

month_amt = month_amt.reset_index()
month_amt['年月'] = month_amt['年月'].map(lambda x: str(x))
x = month_amt['年月'].tolist()
y = month_amt['売上金額'].tolist()
plt.plot(x,y)

x = month_amt['年月'].tolist()
y = month_amt['売上金額'].tolist()
plt.plot(x,y)

Comments

[melian]

データが 2018年3月、4月、5月と連続しているので str 型に変換しても同じ結果になるのですが、例えば 2018年3月、4月、7月などの様に不連続になっている場合は month_amt.plot() と plt.plot() では異なる結果になります。

[usekay]

まあ欠損値はpandasの関数を使うといい感じに埋まっちゃいますね。

Answer 2

month_amtはpandas.Seriesです
matplotlibのpyplotがpandas.Seriesに直接対応していないのでエラーになっています。
month_amt.plot()で動くのはpandas.Seriesのplotメソッドを呼び出しているからです。

Comments

[melian]

matplotlib.pyplot は pandas.Series に対応しています。例えば以下を試してみて下さい。

plt.plot(pd.Series(range(3), index=[*"ABC"]))

原因は month_amt の index が pandas.core.indexes.period.PeriodIndex 型だからです。