Matplotlibでタイムゾーンを考慮した時刻データを扱う方法

Matplotlibでタイムゾーン（timezone）を考慮した時刻データをグラフ化するには、Pythonのpytzライブラリを活用するのが便利です。以下の手順に沿って実装方法を解説します。

タイムゾーン対応プロットの手順

• 図のサイズと余白の設定： figureサイズを指定し、サブプロット間および周囲のパディングを調整します。
• データフレームの作成： 2次元の表形式データを持つpandasのDataFrameを作成します。インデックスには日時データを使用します。
• pytzによるタイムゾーン処理： pytzライブラリは、Olson tzデータベースをPythonに取り込むためのライブラリです。これにより、正確かつクロスプラットフォームなタイムゾーン計算が可能になります。
• プロットの作成： plot()メソッドを使用してデータフレームを描画します。
• 図の表示： show()メソッドでグラフを画面に表示します。

サンプルコード

以下の例では、「US/Eastern」（アメリカ東部時間）のタイムゾーン情報を持つ日時インデックスを作成し、ランダムな正規分布データをプロットしています。

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

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

df = pd.DataFrame(
    dict(y=np.random.normal(size=5)),
    index=pd.date_range(
        start='2018-03-11 01:30',
        freq='15min',
        periods=5,
        tz=pytz.timezone('US/Eastern')))
df.plot()

plt.show()

コードのポイント

• pd.date_range() の tz 引数に pytz.timezone('US/Eastern') を渡すことで、タイムゾーン対応（tz-aware）の日時インデックスが生成されます。
• 開始時刻を「2018-03-11 01:30」に設定している点も重要です。この日はアメリカの夏時間（DST）への切替日であり、タイムゾーンを正しく扱う必要性がよくわかる例となっています。
• 15分間隔（freq='15min'）で5つのデータポイントを生成しています。

出力結果

このように、pytzとpandasを組み合わせることで、タイムゾーン情報を保持したままMatplotlibで時系列データを正確に可視化できます。国際的なデータや夏時間の影響を受ける地域のデータを扱う際には、ぜひこの手法を活用してください。