Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 05.【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう

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 ▼おすすめ動画 Matplotlib & Seaborn 入門講座（再生リスト）    • Matplotlib & Seaborn 入門講座   Python超入門コース    • Python超入門コース 合併版｜Pythonの超基本的な部分をたった1時...   Pandas入門コース    • Pythonの便利ライブラリ「Pandas入門講座」合併版｜Pandasの...   仕事の自動化の再生リスト    • Pythonで面倒な仕事を自動化しよう   プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法    • プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法   株のデータ分析    • Pythonで株、FX、仮想通貨のデータ分析   たった1分でPythonのプログラミングを始める｜GoogleColaboratoryの使い方    • たった1分でPythonのプログラミングを始める｜Google Colab...   ▼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。 ▼書き起こしブログ https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-05/ ▼自己紹介 現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化などの開発 & コンサルティング） 前職：リクルート ▼SNS Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes Facebook : https://www.facebook.com/%E3%82%AD%E3%83%8E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89-105693727500005/ Website : https://kino-code.com/ #Python #グラフ #Python可視化 #Matplotlib #Seaborn