■サンプルデータ
以下の2つの品種に関して棒グラフを作成する。
・ファイル名
SpeciesData.csv
■棒グラフ
2つ以上のデータを比較する際に、視覚的に判断可能
今回はpandasでcsvファイルを取得し、以下の3点を出力する。
①csvファイル一覧を表示
②統計量を出力(groupby(カラム名).describe()を使用)
③棒グラフを表示(matplotlibのpyplotとseabornを使用)
・サンプルコード
# -*- Coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
# csvファイル読み込み
SpeciesData = pd.read_csv("SpeciesData.csv")
# 読み込んだcsvファイルを表示
print(SpeciesData)
# 品種ごとの統計量を出力(補足情報)
print(SpeciesData.groupby("Species").describe())
# グラフのデザイン変更
sns.set()
# 棒グラフを作成
sns.barplot(x = "Species", y = "Weight(g)", data = SpeciesData, color = 'gray')
#棒グラフを表示
plt.show()
・実行結果
Species Weight(g)
0 A 2
1 B 5
2 A 3
3 A 3
4 B 9
5 A 4
6 A 4
7 B 6
8 B 8
9 A 4
10 A 4
11 A 5
12 B 6
13 B 8
14 B 7
15 A 5
16 B 7
17 A 6
18 B 7
19 B 7
Weight(g)
count mean std min 25% 50% 75% max
Species
A 10.0 4.0 1.154701 2.0 3.25 4.0 4.75 6.0
B 10.0 7.0 1.154701 5.0 6.25 7.0 7.75 9.0
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