[Python]SeabornとPandasで時系列データを見やすく可視化！｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

時系列データを解析する際には、データの可視化が非常に重要です。可視化によってデータの傾向やパターンが明確になり、分析の効率が格段に上がります。Pythonのデータ分析ライブラリであるSeabornとPandasを使えば、簡単かつ見やすい時系列データの可視化が可能です。

SeabornとPandasの概要と利点

Seabornは、Pythonの可視化ライブラリであり、統計データの可視化に特化しています。Seabornは、データの関係性を明確にするための様々なプロットやグラフを提供しています。一方、Pandasは、Pythonのデータ分析ライブラリであり、データの操作や分析に便利な機能を提供しています。SeabornとPandasを組み合わせることで、時系列データの可視化と解析がスムーズに行えます。

時系列データの基本的な取り扱い方法

時系列データを扱う際には、データの読み込みと整形が必要です。Pandasを使えば、CSVやExcelなどのファイルからデータを読み込むことができます。また、PandasのDataFrameを使ってデータの整形やクリーニングを行うことも可能です。

データの読み込みと整形

まずは、時系列データを読み込みます。以下のコードは、CSVファイルからデータを読み込む例です。

import pandas as pd
# CSVファイルからデータを読み込む
data = pd.read_csv('data.csv')
# データの先頭を表示する
print(data.head())

次に、データの整形を行います。データの整形には、欠損値の処理やデータ型の変換などが含まれます。以下のコードは、データの欠損値を補完する例です。

# 欠損値を補完する
data = data.fillna(0)
# データの欠損値が補完されたことを確認する
print(data.isnull().sum())

時系列データの可視化手法

Seabornを使って時系列データを可視化する際には、様々なプロットやグラフを利用することができます。代表的な可視化手法としては、折れ線グラフやヒストグラム、散布図などがあります。

具体的なプロット例と解説

以下に、具体的なプロット例とその解説を示します。

折れ線グラフ

折れ線グラフは、時系列データの変化を視覚的に表現するために使用されます。以下のコードは、折れ線グラフを作成する例です。

import seaborn as sns
# 折れ線グラフの作成
sns.lineplot(x='date', y='value', data=data)

ヒストグラム

ヒストグラムは、時系列データの分布を確認するために使用されます。以下のコードは、ヒストグラムを作成する例です。

# ヒストグラムの作成
sns.histplot(x='value', data=data)

散布図

散布図は、2つの変数の関係を視覚的に表現するために使用されます。以下のコードは、散布図を作成する例です。

# 散布図の作成
sns.scatterplot(x='date', y='value', data=data)

まとめ

SeabornとPandasを使えば、簡単かつ見やすい時系列データの可視化が可能です。データの読み込みや整形から、具体的なプロットの作成まで、様々な手法を使ってデータを解析することができます。是非、SeabornとPandasを活用して、効果的な時系列データの可視化を行ってみてください。