Python Pandasでデータセットをプロットして下降トレンド（ダウントレンド）を表示する方法

時系列分析において、データが継続的に下向きのパターンを示すことを下降トレンド（ダウントレンド）と呼びます。株価や売上データなどの分析では、この下降トレンドを視覚的に把握することが非常に重要です。

ここでは、PandasとMatplotlibを使ってCSVファイルのデータを読み込み、下降トレンドをグラフに表示する手順を解説します。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

CSVファイルからデータを読み込む

次に、CSVファイルのデータをPandasのDataFrameに読み込みます。

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")

日付列をdatetime型に変換する

時系列データとして扱うために、「Sold_On」列をdatetime型（日時オブジェクト）にキャストします。

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

下降トレンドのグラフを作成する

plot()メソッドを使ってグラフを作成します。

dataFrame.plot()

完全なサンプルコード

以下が全体のコード例です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# CSVファイルからDataFrameへデータを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv")
print("CSVファイルを読み込み中...\n", dataFrame)

# 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
dataFrame.plot()
plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、時間の経過とともに値が減少していく下降トレンドを示した折れ線グラフが表示されます。横軸には販売日（Sold_On）、縦軸には各数値がプロットされ、全体的な下落傾向がひと目でわかります。

ポイントまとめ

• pd.to_datetime()：文字列の日付データをdatetime型に変換し、時系列分析を可能にする
• set_index()：日付列をインデックスに設定することで、時系列として正しくプロットされる
• plot() + plt.show()：DataFrameの数値列を自動的に折れ線グラフで可視化する