Pandas/Matplotlibでクラスごとにヒストグラムをプロットする方法

PandasとMatplotlibを使って、クラス（列）ごとにヒストグラムをプロットする方法を解説します。DataFrameの各列のデータ分布を一目で把握できるため、データ分析の初期段階で非常に役立ちます。

実装の手順

• 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）を調整します。
• PandasのDataFrameを使って、異なる型の値を含む可能性のある表形式データを作成します。
• DataFrameの値からヒストグラムを生成します。df.hist()を呼び出すだけで、各列ごとのヒストグラムが自動的に作成されます。
• plt.show()メソッドを使用して、図を画面に表示します。

サンプルコード

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

# 図のサイズとレイアウトの自動調整を設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# サンプルデータを持つDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3],
                   'b': [1, 1, 2, 1, 3],
                   'c': [2, 2, 2, 1, 3],
                   'd': [2, 1, 2, 1, 3]})

# 各列のヒストグラムを描画
df.hist()
plt.show()

コードの解説

plt.rcParams["figure.figsize"]で図全体のサイズをインチ単位で指定し、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的にレイアウトが調整されます。

df.hist()は、DataFrame内の数値型の各列に対して個別のヒストグラムをグリッド状に配置して描画します。この例ではa〜dの4列があるため、2×2のグリッドで4つのヒストグラムが表示されます。

出力結果

上記のコードを実行すると、各列（a、b、c、d）の値の度数分布を示す4つのヒストグラムが一つの図にまとめて表示されます。これにより、各クラスのデータのばらつきや偏りを簡単に比較できます。