Pandasのplotの全引数を解説

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。ただし、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。 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。 x y kind lax subplots sharex sharey layout figsize use_index title grid legend style logx logy loglog xticks yticks xlim ylim rot fontsize colormap colorbar position table yerr xerr stacked sort_columns secondary_y mark_right kwds デフォルトの結果 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。 各種変数を指定した場合の結果 x x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。 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。 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)。他にもbar,...
2016年8月3日0 DownloadsDownload