PandasとMatplotlibで複数の時系列DataFrameを1つのグラフにまとめて描画する方法

Pandasを使えば、複数の時系列データフレーム（DataFrame）を1つのプロットにまとめて描画できます。本記事では、ルピーとドルという2つの異なるスケールの時系列データを、左右のY軸を使い分けながら1つのグラフ上に表示する具体的手順を、サンプルコードとともに解説します。

実装の流れ

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整する
• 時系列データを含むPandasデータフレームを作成する
• プロット用に日付をインデックスとして設定する
• 「rupees（ルピー）」と「dollar（ドル）」の2つの系列を同じ図上にプロットする
• show()メソッドを呼び出して図を表示する

サンプルコード

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

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

df = pd.DataFrame(dict(date=list(pd.date_range("2021-01-01", periods=10)), rupees=np.linspace(1, 10, 10), dollar=np.linspace(10, 20, 10)))

df.set_index(pd.to_datetime(df.date), drop=True).plot()
df = df.set_index(pd.to_datetime(df.date), drop=True)
df.rupees.plot(grid=True, label="rupees", legend=True)
df.dollar.plot(secondary_y=True, label="dollar", legend=True)

plt.show()

コードのポイント

pd.date_range()で2021年1月1日から10日分の日付データを生成し、np.linspace()によってルピー（1〜10）とドル（10〜20）の数値列を作成しています。

set_index(pd.to_datetime(df.date))により、日付列をDatetimeIndexとして設定することで、X軸が自動的に日付として整形されます。

重要なのはsecondary_y=Trueの指定です。これにより「dollar」系列が右側の第2Y軸に割り当てられ、スケールの異なる2つの時系列データを見やすく1つのグラフに重ねて表示できます。grid=Trueでグリッド線を表示し、labelとlegend=Trueで凡例も自動的に追加されます。

出力結果