MatplotlibでPandasデータフレームの時刻をインデックス値としてプロットする方法

MatplotlibでPandasデータフレームの時刻（タイムスタンプ）をインデックス値として扱い、時系列グラフを描くには、set_index()メソッドを使って時刻列をインデックスに設定するのが最も簡単な方法です。以下に具体的な手順とコード例を示します。

実装手順

• rcParamsを使って図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を自動調整します。

• time（時刻）とspeed（速度）の2つの列を持つPandasデータフレームを作成します。時刻にはpd.date_range()を使って一定間隔のタイムスタンプを生成します。

• set_index('time')で既存の「time」列をDataFrameのインデックスに設定し、そのままplot()を呼び出すことで、X軸に時刻が表示された折れ線グラフが描画されます。

• plt.show()メソッドで図を画面に表示します。

コード例

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

# 図のサイズを設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 時刻と速度の2列を持つPandasデータフレームを作成
df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), speed=np.linspace(1, 10, 10)))

# 「time」列をインデックスに設定してプロット
df.set_index('time').plot()

# グラフを表示
plt.show()

解説のポイント

pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)は、指定した開始日時から10個分の連続したタイムスタンプを1時間ごとに自動生成します。これにより、等間隔の時刻データを簡単に用意できます。

また、df.set_index('time')によって時刻列がインデックスに昇格するため、Pandasのplot()メソッドは自動的にそのインデックスをX軸の値として使用します。その結果、X軸には数値ではなく「2021-01-01 12:00:00」のような日時ラベルが表示され、時系列データの可視化に適したグラフになります。

出力結果

上記のコードを実行すると、X軸に時刻、Y軸にspeedの値をとった次のような折れ線グラフが出力されます。