PandasのDataFrame.plotをMatplotlibのサブプロットに表示する方法

PandasのデータフレームをMatplotlibのサブプロットに描画したい場合、plot()メソッドにax引数を渡すだけで簡単に実現できます。ここでは、2つのサブプロットに同じデータフレームのグラフを配置する基本的な手順を紹介します。

手順

• 図のサイズを設定し、figure.autolayoutでサブプロット間・周囲の余白を自動調整します。
• plt.subplots()を使って、図（Figure）と2つのサブプロット（Axes）を作成します。
• pd.DataFrame()でPandasのデータフレームを作成します。
• DataFrame.plot()メソッドにax=ax1やax=ax2を指定してプロット先を割り当てます。
• plt.show()メソッドで図を表示します。

コード例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 図のサイズとレイアウトの設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 2つのサブプロットを持つ図を作成
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame(dict(name=["Joe", "James", "Jack"], age=[23, 34, 26]))

# 各サブプロットにグラフを描画
df.set_index("name").plot(ax=ax1)
df.set_index("name").plot(ax=ax2)

plt.show()

ポイント: set_index("name")によって「name」列がインデックスとして扱われ、X軸ラベルとして表示されます。ax引数に任意のAxesオブジェクトを指定することで、複数のサブプロットへの柔軟な配置が可能になります。この手法は、異なるデータセットを並べて比較したり、ダッシュボード風のレイアウトを作成したりする際にも活用できます。

実行結果