MatplotlibとPandasで日付データのカーネル密度推定（KDE）プロットを作成する方法

Matplotlibを使用して、Pandasの日付データからカーネル密度推定（KDE）プロットを作成する方法を解説します。KDEプロットはデータの分布を滑らかな曲線で可視化できる便利な手法ですが、日付型はそのままでは数値演算ができないため、序数（ordinal）に変換してからプロットするのがポイントです。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット周辺の余白（パディング）を調整します。
• Pandasのデータフレームを作成します。
• 日付列を序数（ordinal）形式に変換します。
• 序数値に対してカーネル密度推定（kind='kde'）でプロットします。
• set_xticklabels()メソッドを使って、x軸の目盛りラベルを読みやすい日付形式に戻します。
• 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 numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

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

dates = pd.date_range('2010-01-01', periods=31, freq='D')

df = pd.DataFrame(np.random.choice(dates, 100), columns=['dates'])
df['ordinal'] = [x.toordinal() for x in df.dates]

ax = df['ordinal'].plot(kind='kde')

x_ticks = ax.get_xticks()
ax.set_xticks(x_ticks[::2])

xlabels = [datetime.datetime.fromordinal(int(x))
           .strftime('%Y-%m-%d') for x in x_ticks[::2]]
ax.set_xticklabels(xlabels)

plt.show()

出力結果

コードのポイント解説

pd.date_range('2010-01-01', periods=31, freq='D') により、2010年1月1日を起点とした31日分の日付範囲を生成しています。次に np.random.choice(dates, 100) でその中からランダムに100個の日付を選択し、データフレームを作成します。

KDEの計算には数値が必要なため、toordinal() メソッドで各日付を序数（西暦1年1月1日を1とする連続した整数値）に変換した新しい列「ordinal」を追加しています。

x軸の目盛りは get_xticks() で取得し、スライス [::2] を使って1つおきに表示することで、ラベル同士の重なりを防いでいます。最後に fromordinal() で序数を日付オブジェクトへ戻し、strftime('%Y-%m-%d') によって「年-月-日」形式の文字列に整形してラベルとして設定すれば、直感的に読み取れるグラフが完成します。