Python Pandasでデータセットを可視化して水平トレンド（定常トレンド）を表示する方法

水平トレンド（Horizontal Trend）は、「定常トレンド（Stationary Trend）」とも呼ばれます。これは、時間の経過とともにデータが特定の方向へ上昇・下降せず、ほぼ一定の水準で推移する状態を指します。本記事では、PandasとMatplotlibを使ってCSVデータセットをプロットし、水平トレンドを視覚的に確認する手順を解説します。

使用するデータセット

ここでは、サンプルとして次のデータセット「SalesRecords3.csv」を使用します。このファイルには販売記録の日付や数値データが含まれています。

必要なライブラリのインポート

まず、データ操作用のpandasと、グラフ描画用のmatplotlib.pyplotをインポートします。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

CSVファイルの読み込み

read_csv()メソッドを使って、CSVファイルからデータを読み込み、Pandas DataFrameに格納します。

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords3.csv")

日付列をdatetime型に変換する

時系列データとして正しく扱うために、「Sold_On」列をdatetimeオブジェクトに変換します。これにより、日付をインデックスとして設定できるようになります。

dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On'])

続いて、日付列をDataFrameのインデックスに設定します。

dataFrame = dataFrame.set_index('Sold_On')

グラフの作成

plot()メソッドを呼び出すだけで、DataFrame内の数値データが自動的に折れ線グラフとして描画されます。水平トレンドの場合、線は上下せず横ばいに推移します。

dataFrame.plot()

完全なコード例

以下に、ここまでの手順をまとめた完全なコードを示します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# CSVファイルからデータを読み込み、Pandas DataFrameに格納
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords3.csv")
print("Reading the CSV file...\n", dataFrame)

# 日付列をdatetimeオブジェクトに変換
dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On'])

# 「Sold_On」列をインデックスに設定
dataFrame = dataFrame.set_index('Sold_On')

# グラフを作成して表示
dataFrame.plot()
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、次のようなグラフが出力されます。データが一定の水準で推移しているため、水平（横ばい）のトレンドラインが確認できます。

まとめ

Pandasのplot()メソッドを使えば、わずか数行のコードで時系列データを簡単に可視化できます。日付列をdatetime型に変換し、インデックスとして設定することが、正確な時系列グラフを描くための重要なポイントです。水平トレンドの確認は、データが安定しているかどうかを判断する際に役立ちます。