PythonでSeabornの折れ線グラフを使って複数列の時系列プロットを作成する方法

Pythonで複数の列（カラム）を持つ時系列プロットを折れ線グラフとして作成するには、Seabornのlineplot()メソッドを使用します。時系列データの可視化では、日付ごとの売上数や返品数など、複数の指標を同じグラフ上に重ねて表示することで、傾向の比較が容易になります。

まずは、必要なライブラリをインポートしましょう。

必要なライブラリのインポート

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

• seaborn：美しい統計グラフを簡単に描画できるライブラリ
• pandas：DataFrame形式でデータを扱うためのライブラリ
• matplotlib.pyplot：グラフのラベル設定や表示に使用

DataFrameの作成

次に、複数の列を含むDataFrameを作成します。ここでは「購入日」「販売数」「返品数」の3つの列を持つサンプルデータを用意しました。

dataFrame = pd.DataFrame({'Date_of_Purchase': ['2018-07-25', '2018-10-25', '2019-01-25', '2019-05-25', '2019-08-25','2020-09-25','2021-03-25'],'Units Sold': [98, 77, 51, 70, 70, 87, 76],'Units Returned' : [60, 50, 40, 57, 62, 51, 60]
})

複数列の時系列プロットを描画する

lineplot()を呼び出すたびに新しい折れ線が同じグラフに追加されるため、x軸に共通の日付列を指定し、y軸にそれぞれ異なる列を指定することで、複数の時系列データを1つのグラフに重ねて表示できます。

sb.lineplot(x="Date_of_Purchase", y="Units Sold", data=dataFrame)
sb.lineplot(x="Date_of_Purchase", y="Units Returned", data=dataFrame)

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 seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# DataFrameの作成
dataFrame = pd.DataFrame({'Date_of_Purchase': ['2018-07-25', '2018-10-25', '2019-01-25', '2019-05-25', '2019-08-25','2020-09-25','2021-03-25'],'Units Sold': [98, 77, 51, 70, 70, 87, 76],'Units Returned' : [60, 50, 40, 57, 62, 51, 60]
})

# 複数列の時系列プロットを描画
sb.lineplot(x="Date_of_Purchase", y="Units Sold", data=dataFrame)
sb.lineplot(x="Date_of_Purchase", y="Units Returned", data=dataFrame)

# ラベルを設定
plt.ylabel("Units Returned Unites Sold")

plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、「販売数」と「返品数」の2本の折れ線が同じグラフ上に描画された時系列プロットが出力されます。これにより、期間ごとの両指標の推移や相関関係をひと目で把握できます。