Pandasデータフレームを日付ごとに集計してプロットする方法

Pandasデータフレームを日付ごとに集計してグラフ化したい場合、groupby()とagg()を組み合わせることで簡単に実現できます。本記事では、Matplotlibを使って集計結果を棒グラフとして可視化するまでの具体的な手順を、サンプルコード付きで解説します。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間およびその周囲のパディング（余白）を調整します。

• 2次元で、サイズ変更可能、かつ異なるデータ型を含みうる表形式データを持つデータフレーム df を作成します。

• groupby() と agg(['sum']) を使って、日付ごとに値を集計したデータフレームを取得します。

• kind="bar" を指定して、手順3で作成した df を棒グラフとしてプロットします。

• 図を画面に表示するには、show() メソッドを使用します。

サンプルコード

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt, dates

# 図のサイズを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(dict(data=list(pd.date_range("2021-01-01", periods=10)),
value=np.linspace(1, 10, 10)))
df = df.groupby('data').agg(['sum']).reset_index()

# データフレームをプロット
df.plot(x='data', y='value', kind="bar")

# グラフを表示
plt.show()

コードのポイント

• pd.date_range("2021-01-01", periods=10) により、2021年1月1日から10日分の日付データを生成しています。

• np.linspace(1, 10, 10) は、1から10までの等間隔の数値を10個作成する関数です。

• groupby('data').agg(['sum']) で「data」列（日付）をキーに値を合計し、reset_index() でインデックスを列に戻しています。

出力結果

上記のコードを実行すると、日付ごとに集計された値が棒グラフとして表示されます。