Pandasで時系列プロットのX軸に主目盛り・副目盛りとラベルを設定する方法

Pandasを使えば、日時と速度のデータを含むデータフレームを簡単に作成でき、そのデータフレームをもとに目的の時系列プロットを描画できます。この記事では、乱数生成からプロット表示までの一連の手順を解説します。

実行手順

• デフォルトのBitGenerator（PCG64）を使用して、新しいGeneratorオブジェクトを作成します。

• Pandasのdate_range関数を使い、「2020-01-01」から「2021-01-01」までの日次頻度（freq='D'）のDatetimeIndexを生成します。

• 対数正規分布（log-normal distribution）からサンプル値を抽出します。

• 生成したデータをもとにデータフレームを作成します。インデックスには日付を設定します。

• Pandasデータフレームのplotメソッドを使用し、figsize=(10, 5)を指定してグラフを描画します。

• 最後にplt.show()メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

サンプルコード

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

rng = np.random.default_rng(seed=1)
date_day = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2021-01-01', freq='D')
traffic = rng.lognormal(sigma=2, size=date_day.size)
df_day = pd.DataFrame(dict(speed=[pow(2, -i) for i in range(len(date_day))]),
index=date_day)

df_day.plot(figsize=(10, 5))

plt.show()

コードのポイント

• np.random.default_rng(seed=1)により、再現性のある乱数生成器を作成しています。

• pd.date_rangeは開始日と終了日、および頻度を指定することで、一定間隔の日付インデックスを自動的に生成します。

• データフレームのインデックスがDatetimeIndexになっているため、X軸には自動的に日付ラベルが表示されます。

• X軸の主目盛り・副目盛りやラベル形式を細かく調整したい場合は、matplotlibのmdates.DateFormatterやAutoDateLocatorなどを併用すると便利です。

出力結果