コメントはまだありません概要Pythonモジュールのpandasにはplot関数があり、これを使えばpandasで読み込んだデータフレームを簡単に可視化することができます。大量の引数(34個)があるにもかかわらず、公式マニュアルを見ても引数の一部しか説明されておらず、一体何ができるのか整理したくなり、この記事を書きました。データはirisを使い、plotの各引数の効果を検証しました。index_col=0)どんな引数があるのか?df.plot?とヘルプを叩くことで、変数の一覧と説明(英語)を取得できます。実に34個の引数があるようです。使いこなして、簡単にいろんなグラフを書きたいですね。何も引数をつけずに、デフォルト設定でplotすると、以下のようなグラフが表示されます。以下では、この結果と比較していきます。#引数なしの場合の結果df.plot()各種変数を指定した場合の結果xx軸の変数を指定する場合に使うパラメータ。デフォルトはNone(indexを使う)。以下では1つ目の変数(SepalLength)を指定しました。df.plot(x=df.columns[0])x軸は確かにSepalLengthになっています。yプロットしたい変数を指定する場合に使うパラメータ。デフォルトはNone(全変数を使う)。以下では1つ目の変数(SepalLength)を指定しました。df.plot(y=df.columns[0])確かにSepalLengthのみプロットされています。kindプロットするグラフの種類を指定するパラメータ。デフォルトはline(折れ線グラフ)。hexbin等が指定できるようです。lineデフォルト設定で書ける折れ線グラフです。df.plot(kind='line')#以下でも同様df.plot.line()bar縦棒グラフ。df.plot(kind='bar')barh横棒グラフ。df.plot(kind='barh')histヒストグラム。df.plot(kind='hist')別のカラムで色分けを指定する方法を記事にしましたので併せて参考にしてみてください。Pandasで目的変数別に色分けしたヒストグラムを作成するbox箱ひげ。densityカーネル密度推定。df.plot(kind='kde')#以下でも同様df.plot(kind='density')area折れ線グラフ+塗りつぶしdf.plot(kind='area')pie円グラフ。複数のcolumnを一つのグラフに書こうとするとエラー。y=df.columns[0])scatter散布図。xとyを両方指定しないとエラー。y=df.columns[1])hexbin散布図に似たかっこよさげな?グラフ。xとyを両方指定しないとエラー。y=df.columns[1])axベースとなるmatplotlibのaxを指定する。デフォルトはNone(なし)。書いたグラフに上書きしたい場合などに使う。#ヒストグラムとカーネル密度を重ねてplot。df.plot(kind='hist')#secondary_yを使ってy2軸を使用。secondary_y=True)subplotscolumnを個別に表示したいときに指定する。デフォルトはFalse(全部を1つのグラフに表示)。layout)があります。df.plot(subplots=True)sharexsubplotsをTrueにした際にx軸を共通化するかの指定。デフォルトはTrue(共通)。sharex=False)sharexsubplotsをTrueにした際にy軸を共通化するかの指定。デフォルトはFalse(個別)。sharey=True)layoutsubplotsをTrueにした際の攻勢を指定するパラメータ(行、列)。デフォルトは1列並び。2))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)。10))use_indexindex列をx軸に使用するかを指定するパラメータ。デフォルトはTrue。Falseを指定すると、indexを単純に連番に設定したグラフになる。df.plot(use_index=False)irisのデータは元々indexが連番なので変化なし。titleタイトルを指定したい場合に設定するパラメータ。df.plot(title='test')gridgrid線を表示するパラメータ。デフォルトはNone。デフォルトはTrue(表示)。#非表示df.plot(legend=False)#反転df.plot(legend='reverse')style線の書式を指定するパラメータ。デフォルトは-(solid)。documentation参照。':'])logxx軸を対数目盛りとする場合に使用。デフォルトはFalse。df.plot(logx=True)logyy軸を対数目盛りとする場合に使用。デフォルトはFalse。df.plot(logy=True)loglogx、y軸を両方対数目盛りとする場合に使用。デフォルトはFalse。df.plot(loglog=True)xticksx軸の目盛りを指定したい場合に使うパラメータ。目盛りをlistで渡して使用する。150])yticksy軸の目盛りを指定したい場合に使うパラメータ。目盛りをlistで渡して使用する。8])xlimx軸の範囲を指定したい場合に使う。50])ylimy軸の範囲を指定したい場合に使う。50])rotx軸の目盛りを回転させたいときに使う。?df.plot(rot=45)fontsizex軸とy軸のメモリのフォントを指定したいときに使う。df.plot(fontsize=20)legendは変えられない。?colormapカラーマップを指定したいときに使う。documentationを参照。df.plot(colormap='BuGn')df.plot(colormap='viridis')colorbarkindでscatterかhexbinを指定し、さらにc(点の色の濃淡)を与えた場合、カラーバーを出力するオプション。デフォルトはTrue。colorbar=False)positionkindでbarを指定した際に、棒の位置を調整するパラメータ(0.0~1.0)。デフォルトは0.5(真ん中)。position=1.0)tableグラフの下に表を付け足せる機能。デフォルトはFalse。xticksの位置と調整が必要そうです。xticks=[])yerr指定した値だけy軸方向にエラーバーを付加します。df.plot(yerr=0.1)xerr指定した値だけx軸方向にエラーバーを付加します。df.plot(xerr=0.5)stackedkindでbarかareaを指定したとき、積み上げ表示にしたいときにTrueを指定します。stacked=False)sort_columnsカラム名をソートしたいときに使う変数。デフォルトはFalse。試してみましたが結果変わらず、調査中です。0])#ソートしない場合ndf.plot()#ソートを指定しても結果が変わらないndf.plot(sort_columns=True)secondary_yy2軸を指定する際に使います。デフォルトはFalse。df.plot(secondary_y=True)mark_righty2軸を指定した際、凡例にrightを入れたくないときに使います。デフォルトはTrue(rightを表示)。method」つまり、matplotlibのplotで使えるoptionを指定できるとのことです。この引数に関しては以下を参照。Matplotlib.pyplotのplotの全引数を解説まとめ以上を見てみると、pandasのプロット機能だけで、いろんなグラフを簡単に書くことが出来ることが分かります。使うのは、kindやsubplotsでしょうか。一方で、legendの位置や文字サイズを変えられなかったり、subplotの各グラフのタイトルを付けられなかったりと、細かいところまで調整することが出来ないことも分かります。いうか、保存のコマンドすらないです。この辺りは、matplotlibを使って対策してあげる必要があるようです。ちなみに、参考までに、保存は以下で可能です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。プロフィール兵庫県在住の30代データサイエンティスト。Pythonを使った機械学習等によるデータ分析や、ウェブアプリ等のシステム開発に取り組んでいます。