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.densityメソッドを使って、カーネル密度推定プロットを作成する方法を解説します。
カーネル密度推定プロットとは？
カーネル密度推定プロットは、データの確率密度関数を推定して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。
Wikipedia
ja.wikipedia.org
.plot.densityメソッドのシグネチャ
Python
DataFrame.plot.density(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
# サンプルデータの作成
data = {
'Results': [70, 80, 90, 60, 75, 85, 95, 65, 70, 80, 90, 75, 85, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)
# カーネル密度推定プロットの作成
df['Results'].plot.density(figsize=(8, 6), title='Exam Results')
plt.xlabel('Points')
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['試験結果'].plot.density()メソッドでカーネル密度推定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
# サンプルデータの作成
data = {
'Results': [70, 80, 90, 60, 75, 85, 95, 65, 70, 80, 90, 75, 85, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)
# カーネル密度推定プロットの作成
df['Results'].plot.density(figsize=(8, 6),
title='Exam Results',
bw_method=0.5, # バンド幅を指定
xlim=(50, 100), # x軸の範囲を指定
grid=True # グリッド線を表示
)
plt.xlabel('Points')
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.hexbinメソッドを使ってビニングプロットを作成する方法を解説します。お楽しみに！
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最後まで読んでいただきありがとうございます。73
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