pythonのpandasで、データの変化を表示

pythonで、時系列データを表示して視覚的に分析したいときによく使います。

matplotlibとpandasの超ミニマムな利用をメモです。よく忘れるので^^;

テストデータの準備

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test_data.txt

・一列目日付データ

・二列目何かしらのデータ（価格データ的なもの）

１行毎にカンマ区切りでcsvとするデータを使用します。

ファイル名は「test_data.txt」としてpythonファイルと同階層に配置します。

pythonプログラム

#matplotlibのインポート
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
#pandasのインポート
import pandas as pd

#matplotlibの設定
plt.style.use('ggplot') 
font = {'family' : 'meiryo'}
matplotlib.rc('font', **font)

#データフレームにcsvを読み込む
df = pd.read_csv("時系列データ.txt", header = None, index_col=0)

#一列目のインデックスを日付型に
df.index = pd.to_datetime(df.index)

plt.plot(df.index,df[[1]])

#カーネル密度推定
df.plot( y=[1], figsize=(16,4), alpha=0.5, kind='kde')

#グラフの表示
plt.show()

read_csv関数

・read_csvは、csvデータをデータフレームに読み込む関数です。

・引数に、ファイル名、ヘッダー有り無し、インデックスの列を指定します。

to_datetime関数

・テキストの日付を日付型にします。以下の図のように日付がインデックスとしてデータ表示されます。

plot(列)

・グラフ表示したい列の指定です。今回はdf[1]の列を表示するのみ。

カーネル密度推定

・データがどこに分布しているかわかりやすくなります。y=[]に、どの列か、を指定します。

show関数

・グラフを画像として表示します。