PythonでPandasのデータフレームを使ってmatplotlib散布図を作成する方法

散布図は、2つの変数間の関係を視覚的に把握するのに非常に便利なグラフです。Pandasを使えばデータフレームを簡単に作成でき、さらにsubplots()メソッドで図（fig）と軸（ax）の変数を生成できます。その後、ax.scatter()メソッドを呼び出すことで、目的の散布図を描画することが可能です。

手順

• 生徒数のリストを作成します。

• 生徒が取得した点数のリストを作成します。

• 各散布点の色を表現するために、色のリストを用意します。

• Pandasを使って、データフレームの軸となるデータをリストとして定義します。

• subplots()メソッドでfig変数とax変数を作成します。デフォルトではnrowsとncolsはどちらも1に設定されています。

• plt.xlabel()メソッドでX軸のラベル「Students count」を設定します。

• plt.ylabel()メソッドでY軸のラベル「Obtained marks」を設定します。

• 手順4で作成したデータフレームをもとに散布点を作成します。各点はstudents_count（生徒数）、marks（点数）、color（色）で構成されます。

• 最後にplt.show()メソッドを呼び出して図を表示します。

コード例

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

no_of_students = [1, 2, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 30, 50]
marks_obtained_by_student = [100, 95, 91, 90, 89, 76, 55, 10, 3, 19]
color_coding = ['red', 'blue', 'yellow', 'green', 'red', 'blue', 'yellow', 'green', 'yellow', 'green']

df = pd.DataFrame(dict(students_count=no_of_students,
marks=marks_obtained_by_student, color=color_coding))

fig, ax = plt.subplots()

plt.xlabel('Students count')
plt.ylabel('Obtained marks')

ax.scatter(df['students_count'], df['marks'], c=df['color'])

plt.show()

コードのポイント

• pd.DataFrame(dict(...))により、辞書形式のデータから一括してデータフレームを生成しています。キー名がそのまま列名になります。

• c=df['color']を指定することで、各点に個別の色を割り当てられます。カテゴリごとの違いをひと目で判別できるのが利点です。

• 軸ラベルを設定しておくことで、グラフ単体でも何を表しているのかが伝わりやすくなります。

実行結果

このように、Pandasのデータフレームとmatplotlibを組み合わせれば、わずか十数行のコードで見やすい散布図を作成できます。データ分析やレポート作成の際に、ぜひ活用してみてください。