PythonでPandasとMatplotlibを使ってCSVデータをプロットする方法

はじめに

PythonでCSVファイルのデータを可視化したい場合、Pandasでデータを読み込み、Matplotlibでプロットするのが最も手軽で一般的な方法です。この記事では、その基本的な手順を実際のコード例とともにわかりやすく解説します。

プロットまでの手順

PythonでMatplotlibとPandasを使用してCSVデータ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、サブプロットの内側・外側の余白（パディング）を調整します。
• CSVファイルのヘッダー名のリストを作成します。
• ヘッダーを指定してCSVファイルを読み込みます。
• インデックス列を設定し、データフレームをプロットします。
• 図を表示するには、show()メソッドを使用します。

コード例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

headers = ['Name', 'Age', 'Marks']

df = pd.read_csv('student.csv', names=headers)

df.set_index('Name').plot()

plt.show()

コードの解説

• plt.rcParams： figure.figsizeで図のサイズを幅7.50×高さ3.50インチに設定しています。また、figure.autolayoutをTrueにすることで、ラベルやタイトルが図の外にはみ出さないよう自動的にレイアウトが調整されます。
• headers： CSVファイルの各列に対応するヘッダー名（Name、Age、Marks）をリストとして定義しています。
• pd.read_csv()： names引数にヘッダーのリストを渡すことで、指定した列名を持つデータフレームとしてCSVファイルを読み込みます。
• set_index('Name')： 「Name」列をインデックス（横軸）として設定することで、残りの数値列である「Age」と「Marks」が折れ線グラフとして描画されます。

出力結果

上記のコードを実行すると、「Name」を横軸とした「Age」と「Marks」の折れ線グラフが表示されます。

まとめ

Pandasのread_csv()とMatplotlibのplot()を組み合わせれば、わずか数行のコードでCSVデータを簡単に可視化できます。さらに、plot()の引数にkind='bar'を指定すれば棒グラフ、kind='scatter'を指定すれば散布図なども描画できるため、データの特性や目的に合わせて柔軟に使い分けることをおすすめします。