大量のデータを保持する時系列情報を元にした、matplotlibでの作図と参照元テーブルの設計に関して

Question

閲覧頂き、ありがとうございます。

matplotlibを用いたグラフ作図に伴う、保管するテーブルデータに関して、アドバイス頂きたいことがあります。

残高推移データを描画する場合の、参照元のテーブル設計に関して、知見を共有頂きたいです。

長文となりますが、お付き合いいただければ幸いです。

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現在、matplotlibにて以下のような図の作成を試みています。

目標とする図

毎日発生するデータをCSVからダウンロードし、Pandasで加工し、以下のようなテーブルを作成しております。
(加工後のテーブル名は、「当日の発生数の一覧表」とします。)

データフレーム名：当日の発生数の一覧表

	trade_date	product_class	instrument_id	instrument	broker_code	broker_name	item	volume
12	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	181.0
38	20220606	A	90018	A 2209	11560	G	SELL	1.0
56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	SELL	395.0
84	20220606	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	1895.0
103	20220606	B	90005	B 2209	11560	G	SELL	1179.0
8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	BUY	153.0
56	20220606	AA	60019	AA 2206	11560	G	BUY	395.0
8282	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	153.0
8305	20220531	AA	10019	AA2206	11560	G	SELL	8129.0
8345	20220531	B	10005	BB 2206	11560	G	SELL	5708.0
8638	20220531	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	556.0
8662	20220531	B	60005	B 2206	11560	G	SELL	5862.0
9995	20220606	A	60018	A 2206	11560	G	SELL	50.00
9996	20220606	AA	90018	AA2209	11560	G	BUY	150.00

当初は、上記のデータフレームを元にして、以下の条件でmatplotlibにて描画しようと考えています。

• 日付ごとに残高数位の棒グラフを作成する。
• 「instrument」毎で棒グラフを積み上げる
• 「SELL」ならマイナス、「BUY」ならプラスで個別に集計を行う

当初、以下のうよなデータフレームを作成し、上記の条件を満たしそうとしたのですが、上手くいきませんでした。

データフレーム名：test

trade_date	instrument	item	volume
20220531	A 2206	BUY	153.0
		SELL	-354.5
	AA 2206	SELL	-812.9
20220606	A 2206	SELL	-115.5
	A 2209	SELL	-1.0
	AA 2206	BUY	39.5
		SELL	-39.5
	AA 2209	BUY	15.0

**冷静に考えれば、当日発生データのテーブルと、残高数位のテーブルは、それぞれ別々の目的のテーブルなので、上手くいかないのも当たり前だろうと考えました。
**

そのため、「当日の発生数の一覧」のテーブル以外に、以下の「残高推移」のテーブルを作成しようと考えました。

データフレーム名：残高推移

列1	列2	A 2206	A 2206	AA 2206	AA 2206	A 2209	A 2209	AA 2209	AA 2209
0	trade_date	BUY	SELL	BUY	SELL	BUY	SELL	BUY	SELL
1	20220530	0	0	0	0	0	0	0	0
2	20220531	153	-354.5	0	-812.9	0	0	0	0
3	20220601	153	-354.5	0	-812.90	0	0	0	0
4	20220602	153	-354.5	0	-812.9	0	0	0	0
5	20220603	153	-354.5	0	-812.9	0	0	0	0
6	20220606	153	-470	39.5	-852.4	0	-1	15	0

このテーブルで運用する際に気になることが、 **1行目が右に無限に増えていくということです。 **

※以下のようにカラムが無限に増えていく予定です。

|A 2212|A 2212|A 2303|A 2303|A 2306|A 2306|AA 2207|AA 2207|AA 2208|AA 2208|AA 2209|AA 2209|AA 2210|AA 2210|A 2211|A 2211|AA 2212|AA 2212|AA 2301|AA 2301|～～～～

長文となってしまい恐縮なのですが、ご知見を頂きたのが、
このような仕様になることを諦めて、「instrument」が増える度にテーブルを更新していけばいいか。
という風に思考停止して進めてしまっても問題ないのかなあということです。

そもそも、上記の「残高推移」を使ってmatplotlibで描画するのってナンセンスじゃん？と感じた方もツッコミを頂けると非常に嬉しいです。

個人開発の趣味にようなものなので、まあ仕方ないかとも考えております。
ただ、後々面倒くさいことになるのも嫌なので、もし実際に大量のテーブルデータを扱っている知見のある方がいらっしゃったら、アトバイスいただければと考え、質問を投稿させて頂きました。

見直せるところは見直していきたいです。

以上、よろしくお願い致します。

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以下のサンプルデータもご利用ください。

データフレーム名：test

# データフレーム名：test
import pandas as pd
from io import StringIO
import matplotlib.pyplot as plt

s = """trade_date,instrument,item,volume
20220531,A 2206,BUY,153.0
,,SELL,-354.5
,AA 2206,SELL,-812.9
20220606,A 2206,SELL,-115.5
,A 2209,SELL,-1.0
,AA 2206,BUY,39.5
,,SELL,-39.5
 ,AA 2209,BUY,15.0"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), dtype={'trade_date':str})

テストデータ残高推移

# テストデータ残高推移
import pandas as pd
from io import StringIO
import matplotlib.pyplot as plt

s = """列1,A 2206,A 2206,AA 2206,AA 2206,A 2209,A 2209,AA 2209,AA 2209
trade_date,BUY,SELL,BUY,SELL,BUY,SELL,BUY,SELL
20220530,0,0,0,0,0,0,0,0
20220531,153,-354.5,0,-812.9,0,0,0,0
20220601,153,-354.5,0,-812.90,0,0,0,0
20220602,153,-354.5,0,-812.9,0,0,0,0
20220603,153,-354.5,0,-812.9,0,0,0,0
20220606,153,-470,39.5,-852.4,0,-1,15,0"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), dtype={'trade_date':str})

df

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Answer 1

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

url = 'https://teratail.com/questions/to5der7styavnb'
df = pd.read_html(url)[0]
dfx = df.groupby(['trade_date', 'instrument'])['volume'].sum().unstack('instrument').plot(kind='bar', stacked=True)

plt.show()