PandasとMatplotlibで複数の線グラフを描画する方法

PandasとMatplotlibを組み合わせると、DataFrameのデータをもとに複数の線グラフを簡単に描画できます。この記事では、3つの異なる数式（y=x^3、y=x^2、y=mx）のデータを1つのグラフに重ねて表示する手順を解説します。

実装の手順

• 図（figure）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クラスを使って、「equation」「x」「y」の3列からなる2次元の表形式データを作成します。
• pivot()メソッドを使い、xをインデックス、equationを列、yを値としてデータを再形成します。これにより、各数式ごとに独立した系列として扱えるようになります。
• plot()メソッドを呼び出して線グラフを描画します。pivot後のDataFrameには各数式が列として格納されているため、すべての系列が自動的に同じグラフ上にプロットされます。
• 最後にshow()メソッドで図を画面に表示します。

サンプルコード

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# 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

# 数式名・x・y の3列を持つDataFrameを作成
df = pd.DataFrame([
    ["y=x^3", 0, 0],
    ["y=x^3", 1, 1],
    ["y=x^3", 2, 8],
    ["y=x^3", 3, 27],
    ["y=x^3", 4, 64],
    ["y=x^2", 0, 0],
    ["y=x^2", 1, 1],
    ["y=x^2", 2, 4],
    ["y=x^2", 3, 9],
    ["y=x^2", 4, 16],
    ["y=mx", 0, 0],
    ["y=mx", 1, 1],
    ["y=mx", 2, 2],
    ["y=mx", 3, 3],
    ["y=mx", 4, 3],
], columns=['equation', 'x', 'y'])

# xをインデックス、equationを列、yを値としてピボット
df = df.pivot(index='x', columns='equation', values='y')

# 線グラフを描画して表示
df.plot()
plt.show()

コードのポイント

このコードの鍵となるのはpivot()によるデータの再形成です。元のDataFrameは「縦持ち」形式（各行に数式名・x値・y値が並ぶ構造）ですが、pivotによってx値を行インデックス、数式名を列とする「横持ち」形式に変換されます。その結果、df.plot()を呼び出すだけで、Pandasが各列を個別の系列として認識し、凡例付きの複数線グラフを自動的に生成してくれます。

出力結果

実行すると、y=x^3、y=x^2、y=mx の3本の曲線が1つのグラフ上に重ねて表示され、それぞれの増加傾向の違いをひと目で比較できます。