matplotlibで二軸のグラフを作成する

Pandas でデータ解析をしていて、結果を可視化するための作図にはEXCELに頼ることはしばしばあります。しかし、同じような作図を何度も行う場合、できればJupyter Notebookの中で完結したいですね。

簡単な図であれば、このBlogでも紹介したようにmatplotlibの基本機能で大丈夫ですが、EXCELでは、ごく一般的な棒グラフと折れ線グラフが重なりあった二軸のグラフをmatplotlibで描画するのは、やはり最初は、ネットで調べる時間と使い方の理解が必要です。

私も二軸のグラフを都道府県別に作図することとなり、matplotlibで挑戦しましたので、Blogにまとめました。データフレームのデータから書き起こしました。そのまま、コピペすれば作図できるようにしました。

日本語対応した_matplotlib_2軸グラフで今回のグラフのラベルやタイトルの日本語化の方法を紹介しています。併せて参考にしてください。

EXCELの達人からPythonの達人へ：住民基本台帳年齢階級別人口から都道府県別人口を作成するでは、シンプルな日本語化した棒グラフのサンプルがあります。　合わせてご参照ください。

二軸のグラフ描画のポイント

データフレームの列をそのまま、入力データには出来ません。　リスト形式[]にする必要があります

第一軸(ax1)と第二軸(ax2)を作ってお互いを関連付けます ax2 = ax1.twinx()

第一軸が棒グラフ、第二軸が折れ線グラフで描画しています。

第一軸と第二軸のそれぞれの範囲を定義します

描画した画像をカレントディレクトリにセーブします

グラフのスタイルセットをseabornからロードしています。　seabornをインポートする必要があります。

rcParamsでグラフ画像のサイズを指定しています。 pylabをインポートする必要があります。

サンプルコード

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# 必要なモジュールをインポートします
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import rcParams
import seaborn as sns

# 背景白のグリッドにする
sns.set_style('whitegrid') 
%matplotlib inline

# 図のサイズを9inch x 6inch = 648px X 432px にする
rcParams['figure.figsize'] = 9,6

# 描画用のデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Month': ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],
                   'Revenue': [120, 200, 24, 70, 120, 230, 24, 70, 120, 230, 24, 70],
                   'Rate': [0.12, 0.84, 0.66, 0.3, 0.43, 0.56, 0.11, 0.29, 0.11, 0.98, 0.54, 0.33]},
                    index=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 ])

# データフレームの各列をリスト形式の変数で受ける
month = df['Month']
x = month.values
y1 = df['Revenue']
y1 = y1.values
y2 = df['Rate']
y2 = y2.values

#第一軸(ax1)と第二軸(ax2)を作ってax1 が左側の第一軸に、ax2 が右側で第二軸になります
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()

#y1, y2軸それぞれの範囲を設定する
ax1.set_ylim([0, 250])
ax2.set_ylim([0, 1.1])

#グリッドは第一軸のみとする
ax1.grid(True)
ax2.grid(False)

#第一軸が棒グラフ、第二軸が折れ線グラフで描画する
ax1.bar(x, y1, label='# of Cases', color="lightblue" )
ax2.plot(x, y2, linewidth=2, color='orange', linestyle='solid', marker='o', markersize=8, label='Success Rate')

#タイトル、軸ラベル、凡例の表示、ｘ軸のラベル(month)は70度傾ける
ax1.set_title('2019', pad=8, fontsize=20, color='blue')
ax1.set_ylabel('# of Cases')
ax2.set_ylabel('Success Rate')
ax1.set_xlabel('Month')
ax1.tick_params(axis='x', rotation=70)
ax1.legend(bbox_to_anchor=(0, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.5, fontsize=10)
ax2.legend(bbox_to_anchor=(0, 0.95), loc='upper left', borderaxespad=0.5, fontsize=10)

plt.show()

# 描画した画像をカレントディレクトリにセーブする
fig.savefig('img_01_19.png')

結果の図

以下のような図が描画されると思います。

two_axis

クイック表示

細かくパラメータを設定する必要がありますが、一旦作成するとデータを変えて繰り返しスタイルのグラフを作成する場合は、便利な機能だと思います。　ただ、どのようなグラフになるか傾向を知りたいだけの場合、やはり長ったらしい設定であることは否めません。クイックで見たい場合は、以下の二行でとりあえず、作図できます。　併せて、理解されることをお勧めします。

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df['Revenue'].plot.bar()
df['Rate'].plot(secondary_y=True, style='g')

結果は以下のようなとてもシンプルなグラフが描画がされます。　プレゼン資料には使えないかもしれませんが、傾向値のイメージは掴めます。
two_axis

タイトル、ラベルの日本語化について

グラフのタイトル、ラベルが英語表記だとお気付きの方も少なくないと思います。私は、仕事でmatplotlibを使うにあたり、ローマ字や英語表記で問題ないですが、気になる方はIPAexGothic等の日本語フォントをダウンロードしmatplotlibで使えるようにする必要があります。本サイトでも日本語対応した_matplotlib_2軸グラフにて今回ご紹介したグラフについてラベルやタイトルの日本語化の方法を紹介しています。併せて参考にしてください。

ひとこと

分析したデータの可視化により、解析内容が分かりやすくなるだけでなく、増減傾向や出現パターンが明らかすることができます。それによりインスピレーションが呼び起され新たな分析の視点が生まれたりします。
作図となるとどうしてもEXCELに頼りたくなりますが、時間をかけてもせめてEXCELでできる作図程度はmatplotlibでサクサクとやりたいですね。