paizaラーニングのPython データ分析入門編に「Pythonデータ分析入門編5: データの可視化」が追加されました。
Python データ分析入門編では、Pythonを使用したデータ整形、情報の抽出、可視化といったデータ分析の流れを動画レッスンと演習課題で学べます。
今回は、「Pythonデータ分析入門編5: データの可視化」の内容をご紹介します。
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【目次】
Jupyter Notebookとは
データの可視化とは、データをグラフなどによってわかりやすく表現することです。
pandasでは、以下のコードを実行すると画像のような折れ線グラフが表示されます。
import pandas as pd b1 = pd.Series([1, 4, 3, -2, 6]) b1.plot()
データの可視化に特化したライブラリのmatplotlibを使うと、より複雑な可視化が可能です。
以下のコードを実行すると画像のような積み上げ棒グラフが表示されます。
h1 = pd.Series([1, 2, 1, 1, 2]) h2 = pd.Series([2, 1, 1, 2, 1]) h3 = pd.Series([6, 2, 1, 1, 2]) bottom = pd.Series([0] * 5) hs = [(h1, "one"), (h2, "two"), (h3, "three")] for h, label in hs: plt.bar(range(5), h, bottom=bottom, label=label) bottom += h plt.legend() plt.show()
またmatplotlibの高レベルAPIであるseaborn使うと、さらに複雑なヒストグラムつき散布図などを表示することができます。
詳しい使い方はPythonデータ分析入門編4: Jupyter Notebookとデータの読み書きで解説しています。
Python データ分析入門編に追加されたレッスンの内容
Pythonデータ分析入門編5: データの可視化
01:pandasによるデータの可視化
まずはpandasを使ってデータを可視化する方法を学習びます。
02:matplotlibによるデータの可視化1
次にデータ可視化用ライブラリのmatplotlibを使って、データを可視化する方法を学びます。
03:matplotlibによるデータの可視化2
matplotlibを使ってデータを可視化する方法をさらに学びます。
04:matplotlibによるデータの可視化3
matplotlibを使って複数のグラフをまとめて描画する方法を学びます。
05:seabornによるデータの可視化
可視化用ライブラリのseabornを使って、データを可視化する方法を学びます。
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