【Pandas】.plot.kdeでKDEプロットを作成する

JS2IIU

1年前

こんにちは、JS2IIUです。

Pandasは、Pythonでデータ分析を行うための強力なライブラリです。その中でも、.plotメソッドは、データフレームから簡単にグラフを作成できる便利な機能です。今回は、.plot.kdeメソッドを使って、KDEプロットを作成する方法を解説します。

KDEプロットとは？
.plot.kdeメソッドのシグネチャ
プログラム例
カスタマイズ例
参考になるWEBサイト

KDEプロットとは？

KDEプロット（Kernel Density Estimation plot）は、カーネル密度推定を用いてデータの確率密度関数を推定し、滑らかな曲線で表示するグラフです。ヒストグラムのようにデータの分布を視覚化する方法ですが、ヒストグラムよりも滑らかで、データの分布をより正確に表現することができます。 .plot.densityと同じくカーネル密度推定プロットを作成できますが、.plot.kdeは.plot.densityのエイリアスなので、どちらを使っても同じ結果が得られます。

.plot.kdeメソッドのシグネチャ

Python

DataFrame.plot.kde(bw_method=None, ind=None, **kwargs)

パラメータ:

bw_method: バンド幅を指定する方法。数値、str、またはcallableを指定できます。デフォルトはNoneで、scipyのgaussian_kde関数で推定されます。
ind: x軸の値を指定する配列。デフォルトはNoneで、自動的に決定されます。
kwargs: その他のキーワード引数。Matplotlibのplot()関数に渡されます。

kwargsでよく使うパラメータ:

figsize: グラフのサイズをタプル(幅, 高さ)で指定します。
title: グラフのタイトルを指定します。
xlabel: x軸のラベルを指定します。
ylabel: y軸のラベルを指定します。
grid: Trueに設定するとグリッド線を表示します。
xlim: x軸の範囲をタプル(最小値, 最大値)で指定します。
ylim: y軸の範囲をタプル(最小値, 最大値)で指定します。

プログラム例

Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data creation
data = {
    'Test Scores': [70, 80, 90, 60, 75, 85, 95, 65, 70, 80, 90, 75, 85, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)

# KDE plot creation
df['Test Scores'].plot.kde(figsize=(8, 6), title='Distribution of Test Scores')
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Density')
plt.show()

解説:

pandasとmatplotlib.pyplotをインポートします。
サンプルデータを作成し、DataFrameに格納します。
df['Test Scores'].plot.kde()メソッドでKDEプロットを作成します。
- figsize=(8, 6)でグラフのサイズを指定します。
- title='試験結果の分布'でグラフのタイトルを指定します。
plt.xlabel()でx軸のラベルを指定します。
plt.ylabel()でy軸のラベルを指定します。
plt.show()でグラフを表示します。

カスタマイズ例

Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data creation
data = {
    'Test Scores': [70, 80, 90, 60, 75, 85, 95, 65, 70, 80, 90, 75, 85, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)

# KDE plot creation
df['Test Scores'].plot.kde(figsize=(8, 6),
                           title='Distribution of Test Scores',
                           bw_method=0.5,  # Specify bandwidth
                           xlim=(50, 100),  # Specify x-axis range
                           grid=True  # Display grid lines
                           )
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Density')
plt.show()

解説:

bw_method=0.5でバンド幅を0.5に設定しています。
xlim=(50, 100)でx軸の範囲を50から100に指定しています。
grid=Trueでグリッド線を表示しています。

このように、kwargsで様々なパラメータを指定することで、グラフをカスタマイズすることができます。

参考になるWEBサイト

次回:

次回は、.plot.lineメソッドを使って折れ線グラフを作成する方法を解説します。お楽しみに！

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Pandasについて詳しく知りたいかた、もっと使いこなしたい方におすすめの本です。数年前に購入しましたが、今も手元に置いて時々見返しています。

「pandasクックブック Pythonによるデータ処理のレシピ」Theodore Petrou著、黒川利明訳。

最後まで読んでいただきありがとうございます。73