Seaborn・Plotlyを使って時系列グラフをプロットする方法を徹底解説

Pythonで時系列データを可視化したい場合、SeabornやPlotlyを使うと、少ないコード量で美しい折れ線グラフを簡単に作成できます。この記事では、日時データ（time）と数値データ（speed）を持つ時系列データを例に、両ライブラリでのグラフ描画手順を詳しく解説します。

Seabornで時系列グラフを描く手順

Seabornを使用して時系列グラフをプロットするには、以下の手順に従います。

• 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）を調整します。
• 日時系列「time」と変数データ「speed」を格納するPandasのデータフレーム（df）を作成します。
• データ、「time」、「speed」を指定してSeabornの折れ線グラフ（lineplot）を作成します。
• 目盛りラベルが重ならないよう、tick_paramsで45度回転させます。
• show()メソッドを呼び出して図を表示します。

Seabornのコード例

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

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

df = pd.DataFrame(
   dict(
      time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10, freq="30min")),
      speed=np.linspace(1, 10, 10)
   )
)

ax = sns.lineplot(x="time", y="speed", data=df)

ax.tick_params(rotation=45)

plt.show()

コードのポイント：

• pd.date_range()を使うことで、2021年1月1日12:00を起点として30分間隔の日時データを10個自動生成しています。
• np.linspace(1, 10, 10)により、1から10まで等間隔の速度データを作成しています。
• sns.lineplot()はMatplotlibを内部で利用しているため、plt.show()でそのまま表示できます。
• tick_params(rotation=45)で日時ラベルを斜めにすることで、ラベル同士の重なりを防ぎ、見やすいグラフになります。

実行結果

上記のコードを実行すると、横軸に日時（time）、縦軸に速度（speed）を取った時系列の折れ線グラフが表示されます。日時ラベルは45度傾いて表示されるため、長い日付文字列でも読み取りやすくなります。

Plotlyで時系列グラフを描く場合

Plotlyを使うと、インタラクティブな（ズームやホバー操作が可能な）グラフをさらに簡単に作成できます。同じデータをplotly.expressで描画する例は以下の通りです。

import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
   dict(
      time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10, freq="30min")),
      speed=np.linspace(1, 10, 10)
   )
)

fig = px.line(df, x="time", y="speed", title="時系列データの折れ線グラフ")
fig.show()

Plotlyでは日時軸のフォーマットが自動的に調整されるため、目盛りの回転などを意識する必要がほとんどありません。Webアプリへの組み込みや、マウス操作によるデータ確認が必要なケースではPlotlyが特に便利です。

まとめ

静的で印刷向きのグラフにはSeaborn（Matplotlibベース）、インタラクティブな操作性が必要な場面にはPlotlyを選ぶのがおすすめです。どちらもPandasのデータフレームを直接渡せるため、時系列データの可視化を短いコードで実現できます。ぜひ実際のデータ分析に活用してみてください。