実践的なデータを使って円グラフを作る方法について説明をしました。ビジネスでの活用シーンをイメージしながらレッスンを聞いていただければと思います。もしわからない点などありましたら、前回のレッスン(    • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 06.【基礎】Py...   )に戻って解説を聞いていただければよいと思います。

▼目次
00:00 ハイライト
00:21 はじめに
01:18 ライブラリのインポート
01:51 データの読み込み
02:28 データの整形
03:51 円グラフの作成
04:35 グラフの凡例
06:16 グラフに割合(%)を表示
06:40 グラフのスタート位置と時計回りの設定
07:16 グラフタイトルの表示
07:31 グラフの色の指定方法
08:26 円グラフの一部の要素の切り出し
08:58 グラフに影を追加
09:10 グラフの保存
09:29 ドーナツ型円グラフの作成
10:34 二重ドーナツ型円グラフの作成
12:43 おわりに

▼コードの修正
11:03 二重ドーナツ型円グラフの作成
＜正＞
 色を設定
cmap1 = plt.get_cmap("tab10")
cmap2 = plt.get_cmap("tab20c")
color1 = cmap1(np.arange(3))
color2 = cmap2([0,1,4,5,8,9,10])
商品名別
label1 = ['アウター', 'トップス', 'ボトムス']
value2 = df_sum2['売上金額']
label2 = labels=df_sum2.index.get_level_values('商品名')
1つ目のグラフ
plt.pie(x=value, labels=label1, startangle=90, counterclock=False, colors=color1)
2つ目のグラフ
plt.pie(x=value2, labels=label2, startangle=90, counterclock=False, colors=color2,
        radius=0.8, labeldistance=0.6)
中心の白い円のグラフ
plt.pie([100], colors='white', radius=0.5)
plt.show()


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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。  
Matplotlib & Seaborn入門講座の7回目です。  
前回のレッスンでは、円グラフの作成方法について解説しました。  
この動画では、前回の動画で説明した内容をもとに、実践的なデータを使って円グラフを作成、また前回のレッスンでは説明しなかった二重ドーナツの作成方法などをしていきたいと思います。  
実践的なデータを通して仕事などへのイメージを沸かしていただければと思います。  
なお、キノコードでは、YouTubeのメンバーシップを募集しています。  
キノコードを応援してくださる方は、メンバーになるをクリックをお願いします。  
メンバーシップをはじめた理由などの動画もありますので、そちらもご視聴ください。  
概要欄にURLを貼っておきます。  
それではレッスンスタートです。  

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```

それでは、ライブラリをインポートする記述をします。  
pandasをpdという名前でインポートします。  
pandasを使うことで、csvやExcelファイルなどのデータを簡単に読み込み、効率的にデータ加工をすることができます。  
さらに、matplotlibの中のpyplotをpltという名前でインポートします。  
最後のこの記述は、notebook内にグラフを表示させるための記述です。  
実行します。  
インポートが完了しました。

```python
df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/08_ partner/05_原稿/ayaさん/01.Matplotlib & Seaborn入門コース/matplotlib#07(Pie実践)/data.csv')
```

続いて、pandasのread_csvメソッドを使ってcsvファイルを読み込む記述をします。  
こちらのcsvファイルは、キノコードのwebサイトからダウンロードできます。   
丸括弧の中に読み込むファイル名を記述し、実行します。  
read_csvメソッドの詳しい使い方については、pandas入門講座で説明をしています。  
詳しく知りたい方は、そちらもご覧ください。

```python
df.head()
```

それでは、dfの中身を確認してみましょう。  
headメソッドで上位5件を表示させてみます。   
実行します。  
データが格納されているようです。

```python
df_sum = df[['商品分類','売上金額']].groupby('商品分類').sum()
df_sum
```

続いて、グラフを作成しやすいように、データを加工しましょう。  
pandasのgroupbyメソッドを使って、商品分類ごとの売上金額の合計を算出します。  
groupbyの詳しい使い方については、pandas入門講座でも解説をしています。  
そちらもご覧ください。  
dfアンダースコアsumという変数に、商品分類ごとの売上金額の合計を格納します。  
二重括弧の中に、商品分類と売上金額、groupbyの丸括弧の中には商品分類と記述します。  
最後に、合計を意味するsumを書いて丸括弧です。  
実行します。  
支店ごとのデータフレームを作成できました。

```python
df_sum = df_sum.sort_values(by='売上金額', ascending=False)
df_sum
```

作成したデータフレームを、降順に並べ替えてみましょう。  
大きいものから小さいものへの並び替えを降順と言います。  
pandasの、sort_valuesメソッドを使って並び替えていきます。  
sort_valuesについてもpandas入門講座で詳しく解説をしています。  
是非そちらもご覧ください。  
byという引数に、並び替えをする売上金額の列を渡します。  
ascendingイコールFalseとすることで降順になります。  
Trueにすると昇順です。  
実行します。  
並べ替えができているようです。

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INFORMATION

Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法

円グラフはビジネスシーンにおいてもよく使われますよね。この動画ではMatplotlibで円グラフを描く方法について説明をします。初心者の方であってもわかるように丁寧に説明しました。今までのレッスンを見ていただいてくださっていればなんなく理解できるようになると思います。

▼目次
00:00 はじめに
00:55 ライブラリのインポート
01:25 円グラフの作成
02:15 円グラフに％表示をする
02:39 円グラフの開始位置、時計回り・反時計回り
04:16 円グラフの色の変更
04:55 円グラフの一部を切り出す
05:41 円グラフに影をつけて立体感を出す
06:14 円グラフの保存
06:36 ドーナツグラフの作成
07:51 おわりに

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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。  
Matplotlib & Seaborn入門講座の6回目です。  
今までのレッスンでは、線グラフ、棒グラフをmatplotlibで作成するレッスンを進めてきました。  
このレッスンでは、円グラフの作成方法について解説します。  
線グラフ、棒グラフ、円グラフが仕事での資料作成によく多用されるかと思います。  
ぜひこのレッスンでPythonでの円グラフの作成方法をマスターしてください。  
なお、キノコードでは、YouTubeのメンバーシップを募集しています。  
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メンバーシップをはじめた理由などの動画もありますので、そちらもご視聴ください。  
概要欄にURLを貼っておきます。  
それではレッスンスタートです。　　

ライブラリインポート
```python
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```
それでは、ライブラリをインポートする記述をします。  
matplotlibの中のpyplotを読み込みます。  
asを記述するとライブラリ名を好きな名前で使うことができます。  
従って、matplotlibをpltという名前でインポートします。  
また、jupyterのnotebookの中でグラフを出力させる記述をします。  
パーセントの後に、matplotlib inlineと書きます。  
実行します。  
インポートが完了しました。

円グラフ作成
```python
value = [10,15,25,35]                
label = ['tomato', 'carrot', 'potato', 'onion']
plt.pie(x=value, labels=label)
plt.show()
```
まずは、簡単な円グラフを作成してみましょう。  
valueという変数に、リストで数字を代入します。  
リストの中の数字を合計するとは85です。  
円グラフの合計が100にならなくても、100%の円グラフを作成できます。  
さて、labelという変数には、valueで与えたリストと同じ個数分の要素を与えます。  
今回はtomato,carrot,poteto,onionの４つとします。
次に、pltドットpieと書いて円グラフを作成する記述をします。  
括弧の中の第一引数に、xイコールvalueと書きます。  
labelsという引数には、先ほど設定したlabelを渡します。  
最後に、pltドットshow、丸括弧を書いて実行します。  
円グラフを作成できました。
```python
plt.pie(x=value, labels=label, autopct='%1.1f%%')
plt.show()
```
円グラフの中に、パーセンテージの表示をさせてみましょう。  
pltドットpieの丸括弧の中に、autopctイコールと書きます。  
パーセントの後に、小数点以下第1位までを示す1.1fと書いてさらにパーセントを2つ書きます。  
実行します。  
グラフにパーセンテージが表示されました。

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Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 06.【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法

前回の動画でMatplotlibは終わりです。この動画からSeabornについて学んでいきます。Matplotlibの動画で学習が終わっている方であれば、すぐにSeabornの使い方をマスターできるはずです。

▼目次
00:00 ダイジェスト
01:24 はじめに
02:28 ライブラリのインポート、使用データの準備
03:53 seabornとmatplotlibで散布図(relplot)
05:16 seabornで背景などのスタイルの設定(relplot)
05:55 seabornでグラフプロットの色の変更(relplot)
06:09 seabornでカテゴリごとの色分け(relplot)
06:34 seabornでカテゴリごとの散布図(relplot)
07:04 seabornでカテゴリごとに特定の変量を表した散布図(catplot)
07:46 seabornで箱ひげ図(catplot)
08:05 seabornで線形回帰直線(regplot)
08:27 seabornでヒストグラムをつけた散布図(jointplot)
09:25 seabornで複数変量間の相関図(pairplot)
10:36 おわりに

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Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。

この動画では、Matplotlibの線グラフの色の変え方、線グラフの太さの変更、タイトルをつけたり、凡例、注釈をつける方法などを勉強していきます。

▼目次
00:00 はじめに
01:13 Matplotlibインポート
01:49 グラフ作成
02:29 グラフにラベルを追加
03:21 グラフにグリッドの表示
03:33 グラフの色の変更
04:44 線グラフの太さの変更
05:20 線グラフの種類の変更
05:58 線グラフにマーカーを追加
06:17 グラフに注釈を追加
07:21 グラフタイトルを追加
07:38 グラフに日本語を表示
09:03 ひとつのグラフに複数のグラフを表示
10:34 グラフに凡例を表示
11:22 グラフの保存
11:48 おわりに

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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
この動画では、MatplotlibのMatplotlibの基本的な使い方を線グラフを使って解説をしていきます。
具体的には、線グラフの色の変え方、線グラフの太さの変更、タイトルをつけたり、凡例、注釈をつける方法などを勉強していきます。

また、この動画ではjupyter Labを使っていきます。
Jupyter Labのインストール方法については、こちらの動画をご覧ください。
今、右上カードがでているはずです。

また、Jupyter LabをGoogle Colaboratoryを使うことができます。
Google Colaboratoryは、URLにアクセスするだけPythonやPythonでよく使うライブラリを利用することができます。
Google Colaboratoryの使い方についてはこの動画をご覧ください。

つまり、ローカルにインストールされたJuterLabを使ってもいいし、クラウドツールのGoogle Colaboratoryを使っても良いです。
この動画ではローカルにインストールされたJuterLabを使っていきます。
次回以降は、Google Colaboratoryを使っていく予定です。
それでは、レッスンをはじめていきましょう。

それでは、Matplotlibをインポートするところから始めていきましょう。
まず、Matplotlibをインポートする記述をします。

```
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```

matplotlibの中のpyplotを読み込みます。
asを記述すると、ライブラリ名を好きな名前で使うことができます。
従って、この記述をすると、matplotlibをpltという名前で使用できます。
また、jupyterの中でnotebookの中にグラフを出力させるために%matplotlib inlineを記述します。
実行します。
インポートが完了しました。

matplotlibの中のpyplotを読み込みます。
asを記述すると、ライブラリ名を好きな名前で使うことができます。
従って、この記述をすると、matplotlibをpltという名前で使用できます。
また、jupyterの中でnotebookの中にグラフを出力させるために%matplotlib inlineを記述します。
実行します。
インポートが完了しました。

```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.show()
```

まずは簡単なグラフを書いてみましょう。
xとyにリストで数値を代入します。
plt.plotの丸括弧の中に引数として先ほど代入したｘ、ｙを記述します。
最後に、plt.show丸括弧と記述するだけでグラフが作成できます。
実行します。
グラフを作成できました。

```
x = [1,2,3,4]
y = [3,6,9]
plt.plot(x,y)
```

ちなみに、ｘとｙの数値の個数が違うとエラーになります。
確認してみましょう。
実行します。
エラーになりました。

```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
```

次にx軸やy軸に名前を表示させてみましょう。
この名前を「ラベル」と言います。
ここではx軸に「X」、ｙ軸に「Y」とラベルを付けてみましょう。
ラベルの追加はこのように、labelと書いた後の括弧の中に軸の名前を記述しシングルコーテーションでくくります。
実行します。
ラベルを追加できました。

```
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('X', fontsize=18)
plt.ylabel('Y', fontsize=18)
plt.show()
```

先ほどのラベルは少し小さかったので、ラベルの大きさを変更してみましょう。
ラベルの大きさを変更するにはxlabel,ylabelのそれぞれの丸括弧の中にfontsizeと記述し、その引数に数値を代入します。
ここでは18とします。
実行します。
ラベルのサイズを大きくできました。

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#Matplotlib #Python #グラフ

Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう

Pythonでの可視化方法、Matplotlib&Seaborn講座の最終回です。
seabornでのグラフの作成方法、そのグラフサイズの変更方法について説明しました。
ここまで習得できれば、大抵の可視化は可能になるはずです！

▼目次
00:00 seabornダイジェスト
01:18 はじめに
02:11 ライブラリのインポートとデータの準備
03:39 seabornで散布図とグラフサイズの変更方法
04:54 seabornでカテゴリごとのプロット（色分け、グラフを分ける）
05:51 seabornで複数グラフのときのサイズの変更方法
06:43 seabornで回帰直線とグラフサイズの変更方法
07:53 seabornでヒストグラムとグラフサイズの変更方法
09:13 seabornのカラーテーマの指定方法
10:18 seabornで相関をみるpairplotとグラフサイズの変更方法
11:18 グラフの保存の仕方
11:28 まとめ
12:01 おわりに

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Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる

この動画では、1つのグラフに2つの軸を表示させる方法について学びます。

▼目次
00:00 ダイジェスト
01:03 はじめに
02:43 ライブラリのインポートとデータの準備＜1つめのデータ＞
04:42 2軸プロットの方法
06:06 グラフサイズの変更
06:21 グラフタイトルとラベルの設定
07:01 X軸表示のカスタマイズ
08:52 ＜2つめのデータ＞気温と湿度のデータをプロット
10:47 Y軸の範囲指定
11:24 グラフタイトルとラベルの設定
11:59 グラフにグリッドを追加
12:35 X軸表示のカスタマイズ
13:18 凡例の追加
14:51 Y軸に補助目盛りを追加
15:29 おわりに

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Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法

この動画では、Pythonを使った複数グラフを同時に作成する方法について解説します。具体的には、subplotやsubplotsを使います。難易度がやや上がりますが、これが使えるようになると自分が思っていた通りのグラフを描くことができるようになると思います。

▼目次
00:00 ダイジェスト
00:49 はじめに
02:12 ライブラリのインポート、データの準備
03:37 1つのグラフに2つの線グラフを作成
04:03 2つのグラフを横に並べて表示
05:07 横に並べたグラフの幅の調整
06:01 グラフ全体のサイズの調整
06:53 グラフタイトルの設定
07:11 グラフ全体のタイトルの設定とグラフ位置の調整（横）
08:22 グラフの保存
08:38 グラフを縦に並べて表示
10:00 グラフ全体のタイトルの設定とグラフ位置の調整（縦）
11:30 Gridspecを使ったグラフの配置と比率の設定
13:03 3つのグラフを並べて表示
13:43 3つのグラフの表示比率と配置の変更
15:24 4つのグラフを並べて表示
16:03 4つのグラフを変数に代入して並べて表示
17:10 4つのグラフを座標指定で表示
18:12 4つのグラフを座標指定で縦に表示
18:33 複数グラフで軸を共有して表示
18:52 複数グラフにタイトルを追加

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Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】

「Pythonを使ったグラフの作り方をマスターしよう (     • Pythonを使ったグラフの作り方をマスターしよう｜2時間で学べます【Ma...   ) 」の動画はみていただけましたでしょうか？
あの動画はmatplotlib & Seaborn入門コースの動画を11本を合計2時間にまとめたものです。
パソコンに座って「よしやるぞ！」と覚悟を決めている方にはうってつけだと思うものの、
どんな可視化ができるようになるの？
どんなグラフを作っているの？
どのレッスンでやっているの？
と迷われている方には少し重い内容ですよね。
そこでこの動画では、2時間の動画を15分にまとめたダイジェストを作りました。
内容をちらみしたり、もくじの代わりにご利用ください。
またやりたい内容がみつかったのであれば、それをモチベーションに頑張ってみてください。
Python可視化大全でお待ちしております。

▼目次
00:00 オープニング&挨拶
00:58 線グラフ（02基礎編、03実践編）
02:51 棒グラフ（04基礎編、05実践編）
04:56 円グラフ（06基礎編、07実践編）
06:02 複数グラフの描き方（08）
07:20 2軸グラフの描き方（09）
08:25 seabornのグラフの描き方（10様々なグラフ、11グラフの調整）

▼可視化大全[本編]
   • Pythonを使ったグラフの作り方をマスターしよう｜2時間で学べます【Ma...  

▼各レッスン
01.コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 01.コース紹介...  
02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 02.【基礎】M...  
03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 03.【実践】株価...  
04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 04.【基礎編】棒...  
05.【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 05.【実践】売...  
06.【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 06.【基礎】Py...  
07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 07.【実践】P...  
08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
   • 動画  
09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法
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10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。
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11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる
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01.コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
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02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
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03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
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04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-04/
05.【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-05/
06.【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
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07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-07/
08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
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09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法
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10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。
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11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる
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【一挙公開】Matplotlib & Seaborn入門講座の全レッスンまとめ｜内容をチラ見！

この動画ではMatplotlibで棒グラフなどを描く方法について説明をします。棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフを縦方向に描く方法の他に、横方向（水平方向）についてもあわせて説明をしていきます。

▼目次
00:00 はじめに
01:17 ライブラリのインポート
01:47 簡単な棒グラフ
02:31 棒グラフの棒の太さの変更
03:07 水平棒グラフ
03:33 棒グラフの色の変更
04:05 棒グラフに枠線を追加
04:36 グラフの軸にラベルを追加
05:08 グラフタイトルの追加
05:28 グラフのサイズを変更
05:47 グラフの保存
06:07 二変量棒グラフの作成
07:21 グラフに凡例を追加
07:49 グラフの軸ラベルとタイトルを追加
08:33 積み上げ棒グラフの作成
09:10 水平積み上げ棒グラフ
09:26 水平棒グラフの棒の太さの変更
09:47 おわりに

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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
この動画ではmatplotlibで棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフなどの作成方法について説明します。
縦方向の棒グラフだけではなく、水平方向の棒グラフについても説明をします。

この動画では、簡単なデータを使って棒グラフを作成していきます。
次のレッスンでは、実践的な売上データを使って、ファイルからデータを読み込み棒グラフを作成していきます。
つまり、この動画は基礎編。次の動画は実践編になります。
実践編を解説絵をして、仕事ですぐに使える方法や、そのイメージをお伝えできればと思っています。

また、このMatplotlib & Seaborn 入門コースの他に、可視化の技術を使った株やFXのデータ分析をする動画も作っています。
今、再生リストが出ているはずです。
より実践的な可視化を学びたい方は、そちらをご覧ください。

それでは、レッスンをはじめていきましょう。

```python
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```

それでは、ライブラリをインポートする記述をします。  
matplotlibの中のpyplotを読み込みます。  
asを記述するとライブラリ名を好きな名前で使うことができます。  
従って、matplotlibをpltという名前でインポートします。  
また、jupyterのnotebookの中でグラフを出力させる記述をします。  
パーセントの後に、matplotlib inlineと記述します。  
実行します。  
インポートが完了しました。

簡単な棒グラフ

```python
volume = [10, 20, 30, 20, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

plt.bar(labels, volume)
plt.show()
```

それでは、簡単な棒グラフを作成してみましょう。  
volumeという変数に、リストで数値を代入します。  
labelsという変数には、volumeで渡したリストと同じ個数のラベルを記述します。  
次に、pltドットbar丸括弧と書いて、棒グラフを作成する記述をしていきます。  
丸括弧の中の第一引数には、x軸の値として先ほど設定したlabelsを渡します。  
続けて第二引数には、y軸の値としてvolumeを渡します。  
最後に、pltドットshow丸括弧を記述します。  
実行します。  
棒グラフを作成できました。

バー太さ変更

```python
plt.bar(labels, volume, width=0.5)  
plt.show()
```

次に、棒グラフの太さを変更してみましょう。  
太さはwidthで変更することができます。  
pltドットbar丸括弧の中に、widthイコールを記述し、0～1で好きな値を設定できます。  
デフォルトでのサイズは0.8になっています。  
ここでは、0.5としてみましょう。  
実行します。  
棒グラフの太さを変更できました。

```python
plt.bar(labels, volume, width=1.0)  
plt.show()
```

widthを1としてみたらどうでしょうか。  
実行します。  
グラフの隙間がなくなりました。

水平棒グラフ

```python
plt.barh(labels,volume)
plt.show()
```

pltドットbarの部分を、barhとすることで、水平方向の棒グラフを作成できます。  
水平を英語でhorizontalと言います。  
hは、horizontalの略です。  
実行します。  
水平方向の棒グラフを作成できました。

カラー変更

```python
plt.bar(labels, volume, color='#A9C3AD')  
plt.show()
```

次に、グラフの色を変更してみましょう。  
pltドットbarの丸括弧の中にcolorイコールと記述し、好きな色を指定できます。  
実行します。  
グラフの色を変更できました。

エッジ(枠線)を付ける

```python
plt.bar(labels, volume, color='#A9C3AD', edgecolor='blue')  
plt.show()
```

グラフに枠線を付けることもできます。  
pltドットbarの丸括弧の中にedgecolorと記述しイコール、好きな色の枠線を指定できます。  
ここではblueとします。  
実行します。  
グラフに枠線を付けることができました。

エッジライン(枠線)太さ変更

```python
plt.bar(labels, volume, color='#A9C3AD', edgecolor='blue', linewidth=3)  
plt.show()
```
linewidthで枠線の太さを変更できます。  
ここでは3を指定してみます。  
実行します。  
枠線の太さを変更できました。

軸ラベル付与

```python
plt.bar(labels, volume, color='#A9C3AD', edgecolor='blue')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Volume')
plt.show()
```

x軸とy軸に名前を付けてみましょう。  
この名前のことをラベルと言います。  
まず、x軸のラベルの記述をします。  
pltドットxlabelと書いて丸括弧、丸括弧の中に好きな名前を記述しシングルコーテーションでくくります。  
y軸のラベルも同様にylabelで設定できます。  
実行します。  
x軸とy軸にラベルを追加できました。

グラフタイトル付与

```python
plt.bar(labels, volume, color='#A9C3AD', edgecolor='blue')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Volume')
plt.title('BarGraph')
plt.show()
```

グラフにタイトルを付けてみましょう。  
pltドットtitleと書いて丸括弧、丸括弧の中に好きな名前を記述しシングルコーテーションでくくります。  
実行します。  
グラフにタイトルを付けることができました。

▼書き起こしブログ
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#Python #グラフ #Python可視化 #Matplotlib #Seaborn

Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ

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ーーー

Pythonを使ったデータの可視化がはじめての方であっても、これ1本でPythonの可視化がかなりできるようになるように講座を作りました。
線グラフ、棒グラフ、円グラフといった基本的なグラフの他に、データ分析に必要なグラフ化までマスターできるようになります。
またX軸やY軸の設定であったり、1度に複数のグラフを作成する方法、2軸グラフの作成方法も学べます。
このレッスンでぜひPythonを使ったグラフの作成方法をマスターしてください。

▼目次
00:00:00 オープニング&挨拶
00:01:15 コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
00:03:21 【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
00:15:09 【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
00:31:55 【基礎】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
00:41:42 【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
00:56:25 【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
01:03:55 【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
01:15:57 08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
01:33:58 09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法
01:47:51 10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。
01:56:39 11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる

▼各レッスン
01.コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 01.コース紹介...  
02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 02.【基礎】M...  
03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 03.【実践】株価...  
04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 04.【基礎編】棒...  
05.【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 05.【実践】売...  
06.【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 06.【基礎】Py...  
07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 07.【実践】P...  
08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 08.Pytho...  
09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 09.Pytho...  
10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 10.Pytho...  
11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる
   • Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 11.「Seab...  

▼各レッスンの書き起こしブログ
01.コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
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02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
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03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
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04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
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05.【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
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06.【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-06/
07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-07/
08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-08/
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Pythonを使ったグラフの作り方をマスターしよう｜2時間で学べます【Matplotlib & Seaborn入門講座 合併版】

この動画では、Matplotlib & Seaborn 入門コースでどんなことを解説していくかお話しします。まずは最初に、「Matplotlibとは何か？」「Seabornとは何か？」ということから説明します。

▼目次
00:00 はじめに
00:41 Matplotlibとは
01:00 Seabornとは
01:21 このコースで学べること

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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
Pythonを勉強していて「このデータをグラフ化できたらいいのにな」と思うことはありませんか？
あるいは、「もっと自分の思う通りに可視化ができたらいいのにな」と思うことがありません？
他にも、Excelを使っている方で「周りを驚かせるもっと美しいグラフを作りたい」「Excelでは作れないグラフを作ってみたい」と思ったことはありませんか？
そんな悩みを解決するのは、このMatplotlib & Seaborn 入門コースです。
Matplotlib とはPythonのグラフを描くためのライブラリです。
Matplotlibは非常に様々なグラフを描くことができます。
たとえば、線グラフ、棒グラフのほかに、円グラフ。
ヒストグラム
箱ひげ図
3Dグラフまで描くことができます。
seabornもmatplotlibと同様にグラフを作るためのライブラリです。
seabornは、matplotlibをベースに作られており、美しい配色や形のグラフを作ることが可能です。
この動画では、matplotlibやSeabornの基本的なことを学んだあとに、公式リファレンスにある比較的高度なグラフの作り方の解説をしていきたいと思います。
プログラミング初心者の方にもわかりやすいように丁寧な説明を心がけました。
また、ストレスなくみれるように、編集で無駄な部分もカットしています。
さらに、復習しやすいように、動画の内容をそのまま書き起こしてウェブサイトに記事化していますし、レッスンで使ったプログラムのソースコードもウェブサイトで無料で公開しています。
それらを活用しながら、最後までレッスンにお付き合いください。
プログラミング初心者の方にもわかりやすいように丁寧な説明を心がけました。
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さらに、復習しやすいように、動画の内容をそのまま書き起こしてウェブサイトに記事化していますし、レッスンで使ったプログラムのソースコードもウェブサイトで無料で公開しています。
それらを活用しながら、最後までレッスンにお付き合いください。
キノコードのチャンネルでは、Python超入門コース、Pandas超入門コース、仕事の自動化の動画をアップしています。
また、matplotlib・seaborn入門コースの他に、人工知能入門コースやWebアプリケーション開発入門コースを現在作成中です。
新しい動画が更新されたときに通知がいくように、また、復習の時に動画がどこにいったかわからなくならないように、チャンネル登録をお願いします。
それではまた次の動画でお会いしましょう。

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#Python #グラフ #Matplotlib #Seaborn #可視化

Matplotlib & Seaborn 入門講座  | 01.コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化

前回のレッスンでは折れ線グラフについて解説をしました。この動画では実践編としては株価のデータを折れ線グラフで可視化するということやっていきます。

▼目次
00:00 はじめに
01:32 ライブラリのインポート
02:36 日経平均株価データの取得
04:28 線グラフの作成
05:26 グラフサイズの変更
06:33 メモリのサイズを変更
06:55 軸に名前（ラベル）をつける
07:32 グラフにグリッドを表示
08:16 グラフの色を変更
08:44 グラフの線の太さを変更
09:03 グラフの線のスタイルを変更
09:19 グラフにマーカーを追加
09:42 グラフタイトルを追加
10:18 データフレームに行番号を追加
10:47 グラフにアノテーション（矢印付き注釈）を追加
13:15 グラフの保存
13:45 移動平均の計算
15:11 複数の線グラフの表示
15:54 グラフの色をカラーコードで指定
16:11 グラフの判例のサイズを変更

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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
前回のMatplotlib & Seaborn 入門コース第二回目では、Matplotlibの基本的な使い方を線グラフを使って解説をしていきました。
具体的には、線グラフの色の変え方、線グラフの太さの変更、タイトルをつけたり、凡例、注釈をつける方法などを勉強していきました。
そして、この動画では、日経平均株価のデータを使って前回学んだことを実践していきたいと思います。
Matplotlib & Seaborn 入門コースでは、株価や仕事でよく使いそうな売上データなどを使って、基礎を解説した動画の次に実践の動画をアップしていく予定です。
つまり、基礎の次に実践、基礎、実践といった感じで、すぐに使える方法やイメージをお伝えできればと思っています。

また、この動画からは、Google Colaboratoryを使っていきます。
Google Colaboratoryは、URLにアクセスするだけPythonやPythonでよく使うライブラリを利用することができます。
つまり、インストールが不要で、GoogleDriveにアクセスさえできれば、すぐに使うことができます。
Google Colaboratoryの使い方についてはこの動画をご覧ください。
会社のパソコンにPythonのインストールが難しい方は、Google Colaboratoryの利用も検討してみてください。

それでは、レッスンをはじめていきましょう。

ライブラリインポート

それでは、日経平均株価のデータを使って、matplotlibでグラフを作成してみましょう。

```python
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```

まずは、ライブラリをインポートする記述をします。
ライブラリとは、よく使う機能や関数をまとめて簡単に使えるようにしたものです。
pandasをインポートします。
pandasはデータ解析を支援する機能を提供するライブラリです。
データ集計やデータ加工といった機能が入っています。
import pandas as pdと書きます。
asはライブラリ名好きな名前にすることができます。
従ってpdという名前でpandasを使うことができます。
pandas_datareaderは、日経平均やナスダック、日本の個別銘柄のデータを取得することができるライブラリです。
matplotlibはグラフを描画するためのライブラリです。
Jupyternotebook上で作成したグラフを表示できるように、%matplotlib inlineと記述しましょう。
実行します。
インポートが完了しました。


データ取得
```python
start = '2019-11-01'
end = '2020-11-01'

df = data.DataReader('^N225','yahoo', start, end) 
```

それでは、日経平均株価のデータを取得してみましょう。
startという変数に、取得したいデータの最初の日を記述します。
今回は2019年11月1日からとします。
合わせて、取得したいデータの最後の日をendという変数に代入します。
今回は2020年11月1日までとします。
次に、取得したデータを格納するためのデータフレームを作成します。
dfという変数を記述しイコール、pandas_datareaderの省略名data、ドット、DataReaderの後に丸括弧、丸括弧の中に引数を記述していきます。
第一引数に取得したい株価のティッカーシンボルをシングルコーテーションでくくります。今回は日経平均株価のデータを使用するので、ハットを書いて大文字のN、225と書きます。
次の引数に、yahooファイナンスからデータを取得するのでデータソース名としてyahooと記述しシングルコーテーションでくくります。
最後に取得するデータの期間であるstartとendを記述します。
実行します。
これで、dfという変数に指定した期間の日経平均株価が格納されました。

```python
df.head(10)
```

データフレームの中身を確認してみましょう。
上位10件を表示させる記述をします。
df.headの丸括弧の中に10を記述します。
実行します。
上位10件が表示されました。
データの詳細については、python株価コースで詳しく説明しています。
また、基礎からしっかり勉強されたい方はPandas入門コースをご覧ください。
チャンネル登録がまだの方は、登録ボタンをボチッとお願いします。
さてレッスンに戻ります。

終値グラフ描画

```python
x = df.index
y = df['Adj Close'] 

plt.plot(x,y)
```

次に、xとyにデータを代入していきます。
xはグラフの横軸、つまりx軸のデータです。
日時のデータを代入するため、df.indexと記述します。
このように記述をすると、データフレームのインデックスを取得できます。
また、先ほどデータフレームをみたように、インデックスは日付です。
つまり、日付のデータを取得できます。
yはグラフの縦軸、つまりy軸のデータです。
ここでは、日経平均株価の調整済みの終値を示すCloseのデータをグラフにしていきましょう。
最後に、データをグラフにプロットする記述をします。
plt.plotの丸括弧の中に、第一引数としてx軸のデータのｘ、第二引数としてy軸のデータのyを記述します。
実行します。
グラフが表示されました。

▼書き起こしブログ
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Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう

仕事で棒グラフを作成することはありませんか？この動画では、PythonのライブラリMatplotlibで棒グラフを作成する方法について解説をします。

▼目次
00:00 はじめに
01:21 ライブラリのインポート
02:07 データの読み込み
04:11 Pandasで月ごとの集計
05:06 売上金額を棒グラフに
06:08 X軸の表示の変更
08:10 グラフの色の変更、グラフタイトルと軸のラベルの追加
09:24 氏名ごとの売上金額の集計とPandas.DataFrameのplotメソッドで棒グラフの作成
11:33 Pandas.DataFrameのplotメソッドで水平グラフの作成
11:54 氏名ごと商品分類ごとの集計と棒グラフの作成
14:20 Pandas.DataFrameのplotメソッドで積み上げ棒グラフの作成
14:37 Pandas.DataFrameのplotメソッドで積み上げ水平棒グラフの作成
15:03 おわりに

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▼文字書き起こし
早速、ライブラリをインポートする記述をしましょう。  
matplotlibのPyplotをpltという名前でインポートします。  
また、matplotlibの中のdatesを使うことで、時系列グラフの軸ラベルを自由に変更することができます。  
こちらはdtという名前でインポートしておきます。 
そして、今回はpandasを使ってデータ加工をします。 pdという名前でインポートしましょう。 
pandasを使うことで、csvやexcelファイルなどのデータを簡単に読み込み、効率的にデータを加工することができます。  
最後のこの記述は、ノートブック内にグラフを表示させるために必要です。 
実行します。  
インポートが完了しました。

データ読み込み

```python
df = pd.read_csv('data.csv')
```
続いて、pandasのread_csvメソッドを使ってcsvファイルを読み込む記述をします。    
dfという変数に、あらかじめダウンロードいただいた「data.csv」というファイルを格納します。  
pdドット、readアンダースコア、csvと書いて丸括弧。  
丸括弧の中に、読み込むファイル名を書き、シングルコーテーションでくくります。  
実行します。

```python
df.head()
```
それでは、dfの中身を確認してみましょう。最初の5件を表示します。  
データが格納されているようです。

```python
df.info()
```
では、データフレームの情報を見てみましょう。  
infoメソッドを使用すると、列の名前やそのデータ型、データ数などを知ることができます。
実行します。
売上日という列がありますが、文字列になっていることがわかります。

```python
df['売上日'] = pd.to_datetime(df['売上日'])
```

続いて、データフレームの中の売上日という列を、文字列から日付型に変更しましょう。  
pandasのto_datetimeメソッドを使います。    
実行します。  

```python
df.info()
```

もう一度infoで確認してみましょう。  
売上日の列が、日付型になっています。


```python
df2 = df.set_index('売上日')
df2.head()
```

時系列データでは、データフレームのインデックスが日時のデータになっている必要があります。  
従って、日付型に変更した売上日の列をインデックスにします。  
時系列データの詳しい扱い方に関しては、pandas入門講座でも解説をしています。  
是非そちらもご覧ください。  
ここでは、pandasのset index関数を使って売り上げ日の列をインデックスに指定します。  
これを、df2という変数に格納しましょう。  
実行します。  
売上日がインデックスになりました。

月ごとの合計データフレーム作成
```python
sum_df = df2[['売上金額']].resample('M').sum()
sum_df
```

続いて、グラフを作成しやすいように、データを整理しましょう。  
まずは、月ごとの売上金額の合計を算出します。  
sumアンダースコアdfという変数に、データを格納します。  
先ほど作成したdf2の中の、合計を算出したい列のカラム名「売上金額」を二重括弧の中に記述します。  
これで、売上金額の列を取り出したデータフレームができます。
さらに、resampleと書いて丸括弧、月平均を算出したいので、monthの頭文字のMを指定します。  
最後に合計を意味するsumと書いて丸括弧です。 
作成したsum_dfを表示してみましょう。 
実行します。  
月ごとの売上金額の合計を算出したデータフレームを作成できました。

月ごとの売上棒グラフ

```python
volume = sum_df['売上金額']
date = sum_df.index
```

作成したデータフレームを基に、棒グラフを作成してみましょう。  
volumeという変数に、先ほど作成した売上金額のカラムを代入します。  
dateという変数には、日付型に変更したインデックスを代入します。  
実行します。


```python
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.bar(date,volume, width=20)
plt.show()
```

続いて、棒グラフを作成する記述をします。  
今回は、figsizeを9対6としておきます。  
棒グラフを意味するbarと書いて丸括弧、丸括弧の第一引数にX軸として先ほど設定した変数のdate、第二引数にY軸としてvolumeと記述します。  
このままだとX軸の日付の最終日にだけデータがあることになるので、他の日が空白となってしまいます。  
みやすくするために、widthで棒グラフの幅を太くする指定します。  
今回は20とします。  
実行します。  
月ごとの売上金額の合計を示した棒グラフを作成できました。

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