二変量の可視化

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

Alex Scriven

Data Scientist

二変量の可視化とは

  • 2つの変数を比較表示

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  • 散布図
  • 折れ線グラフ
  • 相関プロット
Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

散布図

  • y軸: 1つの変数
  • x軸: 別の変数
  • 交点は点（例: (68, 472)）

散布図

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plotly.express の散布図

 

import plotly.express as px

fig = px.scatter(
        data_frame=penguins, 
        x="Body Mass (g)", 
        y="Flipper Length (mm)")
fig.show()

ペンギンの散布図

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plotly.express の追加引数

 

便利な plotly.express 散布図の引数:

  • trendline: さまざまなトレンド線を追加
  • symbol: カテゴリごとに記号を変更

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詳細はドキュメントを参照

Pythonで学ぶPlotlyによるデータ可視化入門

plotly.express の折れ線グラフ

  • 変数が時間でどう変化するかを示す

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fig = px.line(
  data_frame=msft_stock,  
  x="Date", 
  y="Open", 
  title="MSFT Stock Price (5Y)")
fig.show()

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株価のシンプルな折れ線グラフ

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相関プロット

  • 複数変数の相関を可視化

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ピアソンの相関係数:

  • 値は -1 〜 1
  • 1: 完全な正の相関
  • 0: 相関なし
  • -1: 完全な負の相関
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相関プロットの準備

 

df には自転車レンタル数と天候のデータが含まれる

cr = df.corr(method="pearson")
print(cr)

 

相関表

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Plotly で相関プロット

$$

fig = px.imshow(

        cr,

        text_auto=True,

        color_continuous_scale="RdYlGn", 
        zmin=-1, zmax=1)


fig.show()
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相関プロットの例

ヒートマップの例

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練習に進みましょう！

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