データから図を自動生成する

Matplotlib によるデータ可視化入門

Ariel Rokem

Data Scientist

なぜ自動化するのか？

手軽さとスピード
柔軟性
頑健性
再現性

データにはどんな種類がある？

summer_2016_medals["Sport"]

ID
62            Rowing
65         Taekwondo
73          Handball
             ...
134759      Handball
135132    Volleyball
135205        Boxing
Name: Sport, Length: 976, dtype: object

列のユニーク値を取得する

sports = summer_2016_medals["Sport"].unique()

print(sports)

['Rowing' 'Taekwondo' 'Handball' 'Wrestling' 
'Gymnastics' 'Swimming' 'Basketball' 'Boxing' 
'Volleyball' 'Athletics']

すべてのスポーツの身長の棒グラフ

fig, ax = plt.subplots()

for sport in sports:
  sport_df = summer_2016_medals[summer_2016_medals["Sport"] == sport]

  ax.bar(sport, sport_df["Height"].mean(), 
         yerr=sport_df["Height"].std())

ax.set_ylabel("Height (cm)")
ax.set_xticklabels(sports, rotation=90)
plt.show()

データから自動的に算出された図

可視化の自動化を練習しましょう！

Matplotlib によるデータ可視化入門