Pandasを使っている時には、データを可視化すると便利です。
実はPandasでMatplotlibのグラフ機能が使えるようになっています。
Pandasのデータフレームではplot()というメソッドが用意されておりこれを使えば、簡単にグラフ化することができます。
使い方
pandasの他にmatplotlibをimportしましょう。
さらにjupyternotebookを使う場合には、jupyter上でグラフを表示するためのマジックコマンドinlineを宣言していきます。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline |
グラフ化に挑戦
例えば以下の例を見てみましょう。
データフレームの先頭のデータをみるには、head()を使います。
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df_id1.head() |
これはNASAのホームページから持ってきたターボファンのセンサーの測定データです。
サイクルごとに値が変化していて、3つの設定値と21個のセンサーの観測値が入っています。
まずは何も考えずにそのままグラフ化してみます。
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df_id1.plot() |
何が何だかわからないグラフが表示されました。
各データの値は、それぞれ別のグラフにする必要があります。
こういう時には、subplotのパラメータを使います。
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#サブプロットを指定してカラムごとにグラフを分ける df_id1.plot(subplots=True) |
グラフが分割されましたが、とても見辛いグラフになってしまいました。
これはグラフのサイズが小さすぎるのが原因です。
グラフのサイズをfigsizeパラメータを使って指定しましょう。
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#figsize, グラフのサイズを指定するときに使うパラメータ（幅、高さ）。単位はインチ。 df_id1.plot(subplots=True,figsize=(10,20)) |
幅、高さの順番で指定します。単位はインチです。横幅１０インチ、高さ２０インチにしてみます。
上のスクショは最初の５つのグラフだけ撮影したものですが、かなり見やすくなったのではないでしょうか。
おわり。
