MatplotlibとPythonでPandasデータフレームから面グラフ（エリアチャート）を描画する方法

Matplotlibを使ってPythonでPandasデータフレームのデータを面グラフ（エリアチャート）として可視化したい場合、plot.area()メソッドを使用すると簡単に実現できます。以下に、その具体的な手順を紹介します。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲のパディング（余白）を調整します。
• Pandasデータフレームを作成します。データフレームとは、2次元のサイズ変更可能で、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。
• plot.area()メソッドを呼び出して、各系列の下側が塗りつぶされた領域グラフを描画します。
• 図を表示するには、show()メソッドを使用します。

サンプルコード

import pandas as pd
import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

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

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4),
columns=["a", "b", "c", "d"])

df.plot.area()

plt.show()

コードの解説

• np.random.rand(10, 4)により、0〜1の一様乱数からなる10行4列の配列を生成し、それをもとに「a」「b」「c」「d」という4つの列を持つデータフレームを作成しています。
• plt.rcParams["figure.figsize"]で図のサイズを7.5×3.5インチに設定し、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調整されます。
• df.plot.area()を実行すると、各列の値が積み上げ形式の面グラフとして描画され、系列ごとの領域が色分けされて表示されます。

出力結果

このように、Pandasの組み込みプロット機能を利用すれば、わずか数行のコードで美しい面グラフを作成できます。時系列データの累積傾向や構成比の変化を視覚的に表現したい場合に特に有効です。