Pandas Series.plot.bar を使ったバーグラフの描画方法

基本的な使い方

import pandas as pd

# データの準備
data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# バーグラフの描画
series.plot.bar()

このコードを実行すると、以下のバーグラフが表示されます。

オプション

plot.bar() メソッドには、バーグラフの外観をカスタマイズするためのさまざまなオプションが用意されています。

タイトルと軸ラベルの設定:
- title パラメーターでタイトルを設定
- xlabel パラメーターで X 軸ラベルを設定

series.plot.bar(title='バーグラフ', xlabel='データ項目', ylabel='値')

色の設定:

series.plot.bar(color=['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple'])

複数 Series の比較:

data2 = [25, 35, 45, 55, 65]
series2 = pd.Series(data2, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

series.plot.bar(label='Series 1')
series2.plot.bar(label='Series 2')

積み重ねグラフ:

series.plot.bar(stacked=True)

詳細

kind パラメーターでグラフの種類を変更 (デフォルトは 'bar')
subplots パラメーターでサブプロットを作成
legend パラメーターで凡例を表示

これらのオプションを組み合わせることで、さまざまな種類のバーグラフを作成することができます。

import pandas as pd

# データの準備
data = [100, 250, 180, 350, 500]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
series = pd.Series(data, index=index)

# バーグラフの描画
series.plot.bar()

タイトルと軸ラベルの設定:

series.plot.bar(title='売上データ', xlabel='商品', ylabel='売上数')

色の設定:

series.plot.bar(color=['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple'])

複数 Series の比較:

# 別の商品の売上データを作成
data2 = [200, 300, 150, 400, 600]
series2 = pd.Series(data2, index=index)

# 2 つの Series を比較してバーグラフを描画
series.plot.bar(label='商品1')
series2.plot.bar(label='商品2')

積み重ねグラフ:

series.plot.bar(stacked=True)

特定の項目のみを表示するバーグラフ
横棒グラフ
グループ化されたデータのバーグラフ
カスタムグリッド線や凡例

上記以外にも、さまざまな種類のバーグラフを作成することができます。

Pandas.Series.plot.bar の代替方法

Matplotlib を使用する

Matplotlib は、Python で最も人気のあるデータ可視化ライブラリの 1 つであり、高度なカスタマイズオプションを提供します。pandas.Series オブジェクトを使用して Matplotlib 棒グラフを作成するには、以下の手順が必要です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# Matplotlib で棒グラフを作成
plt.bar(series.index, series.values)
plt.xlabel('データ項目')
plt.ylabel('値')
plt.title('バーグラフ')
plt.show()

利点:

Matplotlib は高度なカスタマイズオプションを提供するため、複雑なグラフを作成することができます。
他の Matplotlib グラフと容易に組み合わせることができます。

欠点:

Pandas の plot.bar メソッドよりもコードが煩雑になる可能性があります。

Seaborn を使用する

Seaborn は、Matplotlib を基盤とした高レベルなデータ可視化ライブラリであり、より洗練された外観のグラフを簡単に作成することができます。pandas.Series オブジェクトを使用して Seaborn 棒グラフを作成するには、以下の手順が必要です。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# データの準備
data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# Seaborn で棒グラフを作成
sns.barplot(x=series.index, y=series.values)
plt.xlabel('データ項目')
plt.ylabel('値')
plt.title('バーグラフ')
plt.show()

Seaborn は、魅力的で洗練された外観のグラフを簡単に作成することができます。
Pandas と Matplotlib の両方の機能を統合しています。

Matplotlib や Pandas の plot.bar メソッドよりも複雑なライブラリです。

Bokeh を使用する

Bokeh は、インタラクティブな Web ブラウザベースのグラフを作成するためのライブラリです。pandas.Series オブジェクトを使用して Bokeh 棒グラフを作成するには、以下の手順が必要です。

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show

# データの準備
data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# Bokeh で棒グラフを作成
p = figure(x_range=series.index)
p.vbar(x=series.index, top=series.values, legend_label='値')
p.title.text = 'バーグラフ'
p.xaxis.axis_label = 'データ項目'
p.yaxis.axis_label = '値'
show(p)

Bokeh は、インタラクティブで魅力的なグラフを作成することができます。
Web ブラウザ上で動作するため、追加のソフトウェアインストールが不要です。

最適な代替方法の選択

最適な代替方法は、状況によって異なります。

シンプルで使いやすいグラフが必要な場合は、pandas.Series.plot.bar が良い選択です。
高度なカスタマイズが必要な場合は、Matplotlib が良い選択です。
洗練された外観のグラフが必要な場合は、Seaborn が良い選択です。
インタラクティブなグラフが必要な場合は、Bokeh が良い選択です。