【Python入門】MatplotlibでPandasデータフレームを可視化する方法（折れ線グラフ・円グラフ・ヒストグラム）

Pandasのデータフレーム（DataFrame）は、Matplotlibと組み合わせることで、折れ線グラフ・円グラフ・ヒストグラムなど、さまざまな種類のグラフを簡単に描画できます。

まずは、PandasとMatplotlibのライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

それでは、実際に各グラフの描画方法を見ていきましょう。

折れ線グラフの描き方

サンプルコード

以下は、2列のデータを持つデータフレームから折れ線グラフを作成するコードです。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 2列のデータフレームを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Reg_Price": [2000, 2500, 2800, 3000, 3200, 3500],
        "Units": [100, 120, 150, 170, 180, 200]
    }
)

# 折れ線グラフを描画
plt.plot(dataFrame["Reg_Price"], dataFrame["Units"])
plt.show()

このコードでは、plt.plot() の第1引数にX軸の値（登録価格）、第2引数にY軸の値（販売台数）を指定しています。

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような折れ線グラフが出力されます。

円グラフの描き方

サンプルコード

次に、登録価格（Reg_Price）のデータをもとに円グラフを描画する例です。ラベルには車名（Car）の列を指定します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームを作成
dataFrame = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

# 登録価格の列で円グラフを描画し、車名の列をラベルとして設定
plt.pie(dataFrame["Reg_Price"], labels = dataFrame["Car"])
plt.show()

plt.pie() の labels 引数に車名の列を渡すことで、各区画に対応するラベルが自動的に表示されます。

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような円グラフが出力されます。

ヒストグラムの描き方

サンプルコード

最後に、登録価格の分布を確認するためのヒストグラムを描画する例です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データフレームを作成
dataFrame = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],
    "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
})

# 登録価格の列でヒストグラムを描画
plt.hist(dataFrame["Reg_Price"])
plt.show()

plt.hist() に数値データの列を渡すだけで、自動的にビン（階級）に分割されたヒストグラムが生成されます。必要に応じて bins 引数でビンの数を調整することも可能です。

実行結果

上記のコードを実行すると、次のようなヒストグラムが出力されます。

まとめ

PandasのデータフレームとMatplotlibを組み合わせれば、わずか数行のコードで折れ線グラフ・円グラフ・ヒストグラムといった基本的なグラフを手軽に作成できます。データ分析の現場では、まずこれらの基本グラフでデータの傾向をつかむことが重要です。ぜひ実際にコードを実行して、さまざまなデータの可視化を試してみてください。