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PythonのライブラリPandasで散布図を作る方法【初心者向け】

初心者向けにPythonのライブラリPandasで散布図を作る方法について解説しています。Pandasはデータ集計を行うライブラリです。今回はこれを使用して散布図を作成していきます。基本の書き方と実行結果の例を見ていきましょう。

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PythonのライブラリPandasで散布図を作る方法について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

ライブラリPandasで散布図を作る方法について詳しく説明していくね！

お願いします！

散布図を作る方法（df.plotの使い方など）

散布図は2つの要素の関係を見るためにプロットしたグラフです。

1つ目の要素を横軸、2つ目の要素を縦軸にプロットします。

Pythonで散布図を作るには、Pandasモジュールのplot.scatterメソッドを使います。

詳細は公式の文書を参照してください。plotの引数でグラフのレイアウトや色使いを変えられます。

実際に書いてみよう

サンプルコード

import numpy
import pandas
df = pandas.DataFrame(numpy.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b'])
df.plot.scatter(x='a', y='b')

実行結果

下図のようなグラフが表示されました。

解説

1,2行目でnumpy, pandasモジュールをインポートしました。

3行目で散布図作成に用いるランダムな数値を生成しました。

4行目で散布図を描画しました。3行目で生成した2種類のデータの一つをX軸、もう一つをY軸としました。

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監修してくれたメンター

橋本紘希

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。
開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

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データ分析のライブラリ！Pandasとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

今回は、Pythonのデータ解析用ライブラリであるPandasについて解説します。 Pandasを使うと、データの統計量を表示したり、グラフ化するなど、データ分析（データサイエンス）や機械学習で必要となる作業を簡単に行うことができるようになります。 Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリなので、ぜひこの記事を参考に、Pandasの使い方を覚えましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次 Pandasとは Pandasの特徴 Pandasでできること Pandasを使うメリット Pandasを利用するにはダウンロード手順初期設定 Pandasの使い方 Pandasをより便利に使う方法 Pandasの勉強方法大石ゆかり田島メンター！Pandasというのは何でしょうか？田島悠介 Pythonのデータ解析用のライブラリだよ。Pythonでデータ分析や機械学習を行うには、必須のライブラリなんだ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、データの読み込みや統計量の表示グラフ化データ分析に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。データ分析（データサイエンス）は、機械学習を行うまでの前処理（データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など）が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなっています。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPandasの特徴 Pythonによるデータ分析で多く使われているライブラリといえば、PandasやMatplotlib、NumPyなどがあげられます。これらのライブラリはそれぞれ以下のような特徴があります。 Pandas Pandasはデータの読込や並べ替え、欠損値（欠けている項目値）の補完などを行うことができるライブラリです。データ分析の前処理段階でとても多く利用されています。データの読込はCSVやテキストだけでなく、エクセルやインターネット上で提供されている株価情報など、多様な形式のデータを読み込むことが出来ます。また、Pandasの特徴はDataFrameという多機能な「表」にあります。DataFrameにはデータの平均値や行数などの概要的な特徴を把握する機能や、並べ替えや列名の変更などのデータを整形する機能があります。またキーを指定しての集計やMatplotlibと連携してのグラフによる可視化など、データ分析のデータ前処理の段階で便利な多くの機能が提供されています。データ分析の過程では、Pandasである程度データをきれいに整えてから、NumPyで数値計算を行うようといったように、使い分けて利用することが多いでしょう。 Matplotlib MatplotlibはPythonで代表的なグラフを描画するライブラリです。2Dだけでなく3Dも含めた多くの種類のグラフを描画することができます。 Matplotlibは慣れると使いやすいのですが、はじめは使い方がやや難しく感じると思います。そのような場合、PandasやSeabornなどのライブラリと組み合わせることで、見た目の良いグラフを簡単に描画することができます。 Matplotlibはデータ分析の様々な段階で、NumPyやPandasと組み合わせてデータの概要を把握したり、特徴を可視化するような目的で使用します。 NumPy NumPyは数値計算や行列演算を行うライブラリです。複数の数値を配列としてまとめて扱ったり、行列演算を行ったりするのが得意です。特にコンピューターで小数点以下を扱う際の標準的な形式である浮動小数点型の行列演算を高速に行うことが出来ます。また三角関数や平方根などの数値計算の機能も豊富です。 NumPyはある程度データの前処理が終わり、きれいに整ったデータに対して数値計算を行うのに向いているライブラリと言えます。 Pandasでできること Pandasには多くの機能があります。主に利用する機能を確認してみましょう。なお以下でDataFrameと記載しているのはDataFrameオブジェクトを指しています。データの読込 CSV形式のデータの読込：read_csv() Excelファイルの読込：read_excel() JSON文字列の読込：read_json() pickle形式(Pythonオブジェクトを保存する形式)によるデータの読込/書込：read_pickle()、to_pickle() インターネット上で提供されている株価情報の読込：pandas-datareader データの特徴を把握データの特徴を表示：DataFrame.info() 要約統計量を表示：DataFrame.describe() データの一部を表示：DataFrame.head()、DataFrame.tail() データの形状を表示：DataFrame.shape 行数を取得：DataFrame.index.values 列名を取得：DataFrame.columns.values それぞれの列の型を取得：DataFrame.dtypes データの切り出し（スライス）データのスライス：DataFrame[]、DataFrame.iloc[]、DataFrame.loc[] フィルタリング：DataFrame.query() データの並べ替え値による並べ替え：DataFrame.sort_values() インデックスによる並べ替え：DataFrame.sort_index() 列名の変更：DataFrame.rename() 集計列の集計：DataFrame.value_counts() 表の集計：DataFrame.groupby() ※groupby().sum()で合計、groupby().mean()で平均値得ることができる可視化 Matplotlibのimportが必要ヒストグラム：DataFrame.hist() 散布図、線グラフ：DataFrame.plot() 棒グラフ：DataFrame.bar() 箱ひげ図：DataFrame.boxplot() 欠損値の扱い欠損値の確認：DataFrame.isnull().sum() 欠損値に値を埋める：DataFrame.fillna() 欠損値のある行を削除する：DataFrame.dropna() その他カテゴリー変数の展開：get_dummies() 列同士の相関を確認：DataFrame.corr() Pandasを使うメリットデータ分析であればExcelなどの表計算ソフトを使えば十分という方も多いでしょう。Pandasを使うと、大量データに対して何度でも同じ処理をプログラムを実行するだけで行うことができるというメリットがあります。大量データの処理が可能 Pandasではパソコンのメモリ容量が許す限り、大量のデータをDataFrameに読み込んで処理を行うことが出来ます。動作速度も表計算ソフトほど遅くはなりません。同じ処理を何度も再実行できる 1つ1つの作業を人間が操作して行うのではなく「プログラム」として記述することで、何度でも全く同じ処理を繰り返し実行することが可能となります。データ分析では再現性が重要であり、手順書をもとにした人間の操作よりも、プログラムで処理自体を記述したほうが、確実に同じ処理を再実行することができます。また、大量データに対する処理は数時間～数日も時間を要することがあります。このような場合でも、人間はプログラムを実行して結果を待つだけです。表計算ソフトのように、付きっきりで操作し続ける必要はありません。さらにパソコンを複数台数用意して、条件を少し変えたプログラムを同時並行で実行して結果を比較する、といったことも容易に実現可能です。他のライブラリと連携し多彩な機能を実現できる他のライブラリと連携することで、プログラムを実行してグラフを描画したり、加工した結果を表計算ソフトのファイルとして出力するなど、Pandasだけでは行えない多くのことを実現することができます。 Pandasを利用するには Pandasを利用するには、Anacondaなどの「ディストリビューション」と呼ばれる開発環境をまとめたパッケージを使うのが簡単です。Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。ここではAnacondaを例にダウンロード手順と初期設定について確認しましょう。ダウンロード手順 Anacondaの公式サイトからProducts > Individual Edition > Downloadを表示します。 Anaconda – Individual Edition – Download Windows、Mac共に「Python 3.7 – 64-Bit Graphical Installer」をクリックしてダウンロードします。なお、Python2.7は古いバージョンであり、サポート期間が2020年4月とすでに終了しています。どうしても必要な場合を除き、利用することは無いでしょう。ダウンロードしたファイルを実行することでインストールを行うことが出来ます。選択肢などは既定値のままで良いでしょう。初期設定インストールが終わったら、Anaconda Navigatorを起動します。はじめに初期設定として必要なライブラリをインストールしましょう。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行います。Environmentsを開き、「Not installed」を選択して検索ボックスに「pandas」と入力します。一覧にPandasが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールすることができます。また、今回は説明用にscikit-learnのサンプルデータセット（トイデータセット）を使用します。同様にscikit-learnとnumpy、matplotlibもインストールしておきましょう。インストールが終わったらHomeに戻ります。プログラムはJupyter Notebookで作成します。画面の「jupyter notebook」と書かれた部分の「Launch」ボタンをクリックします。初回は「Install」ボタンになっており、クリックするとJupyter Notebookがインストールされます。以降は、Jupyter Notebookをもとに、Pandasの使い方を説明します。 Pandasの使い方 Pandasを使う際は、初めにPandasライブラリをインポートします。併せてサンプルデータセットも利用できるようにしておきましょう。 # Pandas、及び必要なライブラリのインポート import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np # サンプルデータセットを取得する from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。次に、サンプルデータセットをPandasのDataFrame型に変換しておきます。なお、今回はサンプルデータセットを使いましたが、CSVデータを読み込むread_csvという命令も用意されています。 # PandasのDataFrame型に変換 df = DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names) # 目的変数をDataFrameへ追加 df['MEDV'] = np.array(boston.target) 準備が整いました。それではPandasの命令を幾つか見ていきましょう。データの概要を確認する先頭5行を表形式で表示する df.head() 実行結果は以下のようになります。行列数を表示する df.shape 実行結果は以下のようになります。 (506, 14) 細かい情報を表示する dataset.info() 実行結果は以下のようになります。 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612 Data

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PythonのライブラリPandasで散布図を作る方法【初心者向け】

散布図を作る方法（df.plotの使い方など）