Matplotlibを使ってPandasデータフレームの特定の行をプロットする方法

Pandasデータフレームの特定の行だけを抽出してグラフに描画したい場面は、データ分析の現場でよくあります。本記事では、MatplotlibとPandasを組み合わせて、データフレームから必要な行のみをスライスし、プロットする手順をわかりやすく解説します。

実装の手順

• まず、図のサイズ（figure size）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。
• 次に、Pandasのデータフレーム df を作成します。データフレームは、2次元でサイズが可変、かつ異なる型のデータを格納できる表形式のデータ構造です。
• iloc() 関数を使ってデータフレームをスライスし、プロットしたい特定の行を取り出します。
• 最後に、show() メソッドを呼び出して図を表示します。

コード例

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

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

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=list('abcde'))
df.iloc[0:6].plot(y='e')

print(df.iloc[0:6])

# plt.show()

実行結果

このコードでは、10行×5列のランダムなデータを持つデータフレームを作成しています。iloc[0:6] は先頭から6行目まで（インデックス0〜5）をスライスするため、コードを実行するとコンソールには最初の6行が出力されます。

      a            b          c          d             e
0 1.826023    0.606137    0.389687    -0.497605     0.164785
1 0.571941    2.324981   -1.154445     0.757724     0.570713
2 -1.328481   1.248171   -0.849694    -1.133029    -0.977927
3 -0.509296   1.086251    0.809288     0.409166    -0.080694
4 0.973164    1.328212    0.858214     0.997309    -0.375427
5 1.014649    1.480790   -1.451903    -0.306659    -0.382312

グラフを表示するには

上記のコードでは、最終行の plt.show() がコメントアウトされています。この行のコメントを外して再度実行すると、スライスされたデータフレーム（先頭6行）の「e」列の値が折れ線グラフとして描画されます。

ポイントまとめ

• iloc[] は行番号（位置）ベースでデータを抽出するため、特定範囲の行を簡単に切り出せます。
• plot(y='e') のように引数を指定すると、プロット対象の列を選択できます。
• Jupyter Notebook以外の環境では、plt.show() を忘れるとグラフが表示されないので注意しましょう。