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pandas.Series.plot.density: 詳細解説


pandas.Series.plot.density: 詳細解説

pandas.Series.plot.density は、Pandasライブラリに搭載された可視化ツールの一つで、**カーネル密度推定（KDE）**を用いてデータの密度分布を滑らかに描画するための関数です。KDEは非線形なデータ関係にも柔軟に対応できるため、ヒストグラムよりも詳細な分布情報を得ることができます。

利点

  • データの分布を滑らかに可視化
  • ヒストグラムよりも詳細な情報提供
  • 非線形なデータ関係にも対応
  • 外れ値の影響を受けにくい

使い方

基本的な使い方は以下の通りです。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の描画
data.plot.density()
plt.show()

このコードを実行すると、以下の図のような密度分布グラフが表示されます。

オプション

plot.density 関数は、さまざまなオプションを使用してグラフをカスタマイズすることができます。主なオプションは以下の通りです。

  • kde_kwargs: KDEに関するオプションを指定
  • color: グラフの色
  • linewidth: 線の太さ
  • alpha: 透明度
  • legend: 凡例の設定
  • title: グラフのタイトル
  • xlabel: X軸ラベル

これらのオプションを組み合わせることで、より詳細な情報を含む密度分布グラフを作成することができます。

例

以下のコードは、オプションを使用してグラフをカスタマイズする例です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の描画 (オプション指定)
data.plot.density(kde_kwargs={'bandwidth': 0.5}, color='red', linewidth=2, 
                  alpha=0.7, legend=True, title='密度分布', 
                  xlabel='値', ylabel='密度')
plt.show()


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の描画
data.plot.density()
plt.show()

説明:

  • import pandas as pd: Pandasライブラリのインポート
  • import matplotlib.pyplot as plt: Matplotlibライブラリのインポート（グラフ描画用）
  • data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]): データの作成（リストからSeriesオブジェクトへ変換）
  • data.plot.density(): plot.density 関数による密度分布の描画
  • plt.show(): グラフの表示

オプションを使用したカスタマイズ

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の描画 (オプション指定)
data.plot.density(kde_kwargs={'bandwidth': 0.5}, color='red', linewidth=2, 
                  alpha=0.7, legend=True, title='密度分布', 
                  xlabel='値', ylabel='密度')
plt.show()
  • 上記コードに加え、以下のオプションを指定
    • kde_kwargs={'bandwidth': 0.5}: カーネル幅を0.5に設定（滑らかさを調整）
    • color='red': グラフの色を赤に変更
    • linewidth=2: 線の太さを2に設定
    • alpha=0.7: 透明度を0.7に設定
    • legend=True: 凡例を表示
    • title='密度分布': グラフタイトルを設定
    • xlabel='値': X軸ラベルを設定

複数のデータセットを比較

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = pd.Series([6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の描画
data1.plot.density(label='データ1', color='blue', linewidth=2, alpha=0.7)
data2.plot.density(label='データ2', color='green', linewidth=2, alpha=0.7)
plt.legend()
plt.title('密度分布比較')
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('密度')
plt.show()
  • 複数のSeriesオブジェクトに対して plot.density 関数を適用
  • 各データセットごとに色や線種を指定し、凡例を表示
  • タイトルや軸ラベルを設定することで、比較をわかりやすくする

ヒストグラムとの比較

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布とヒストグラムの描画
data.plot.density(label='密度分布', color='blue', linewidth=2, alpha=0.7)
data.plot.hist(label='ヒストグラム', alpha=0.7, bins=10)
plt.legend()
plt.title('密度分布 vs ヒストグラム')
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('度数')
plt.show()
  • 同じデータに対して plot.density 関数と plot.hist 関数を用いてグラフを作成
  • 密度分布とヒストグラムを重ねて描画し、視覚的に比較
  • 軸ラベルを 度数 に変更

サブプロットへの描画

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データの準備
data1

  • 利点:
    • より洗練されたデザインと豊富なオプションを提供
    • 多彩なカラーパレットとテーマを備え、視覚的に訴求力のあるグラフを作成できる
    • 複数のデータセットを重ねて描画し、比較分析に適している
  • 欠点:
    • seaborn ライブラリのインストールが必要

例:

import seaborn as sns
import pandas as pd

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の描画
sns.kdeplot(data)
plt.show()

matplotlib.pyplot.hist:

  • 利点:
    • シンプルでわかりやすいグラフを作成できる
  • 欠点:
    • 詳細なオプションが限られている
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# ヒストグラムの描画
plt.hist(data)
plt.show()

statsmodels.nonparametric.kde:

  • 利点:
    • 統計的な検定に基づいた密度分布推定が可能
    • 信頼区間やバンド幅などの詳細な情報を取得できる
  • 欠点:
    • 専門的な知識が必要
    • 他の方法よりも処理速度が遅い
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の推定
kde = sm.nonparametric.kde.KernelDensity(data)
kde.fit()

# 密度分布の描画
x = kde.sample(1000)
y = kde.evaluate(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

自作の関数:

  • 利点:
    • 完全なカスタマイズが可能
    • 独自のアルゴリズムを実装できる
  • 欠点:
    • 開発に時間と労力が必要
    • 知識と経験が要求される
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def my_kdensity(data, bandwidth):
    # カーネル密度推定の実装コード

# データの準備
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 密度分布の推定と描画
x, y = my_kdensity(data, bandwidth=0.5)
plt.plot(x, y)
plt.show()