PythonのMatplotlibライブラリは、データの視覚化に非常に便利なツールです。特に、時系列データのプロットについては、多くの機能が提供されています。
時系列データのプロット
時系列データをプロットする際には、まずデータをdatetime形式に変換する必要があります。これは、datetime.strptime()関数を使用してテキスト形式の日付をdatetime.datetime形式に変換することで実現できます。
import datetime
date_str = "2020/1/1"
date_datetime = datetime.datetime.strptime(date_str, "%Y/%m/%d")
また、Matplotlibのplot_date()関数を利用することもできます。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot_date(date_datetime, data_value)
時間軸の設定
Matplotlibで時系列データをプロットすると、自動で軸が時間軸になります。しかし、デフォルト設定では、目盛り値が適切に表示できない場合があります。そのため、目盛りの表示形式や表示位置を自由に設定する方法が必要となります。
import matplotlib.dates as mdates
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=7)) # 7日ごとに主目盛りを設定
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m-%d")) # 主目盛りの表示形式を設定
以上のように、PythonとMatplotlibを使用すれば、時系列データの視覚化を自由自在に行うことができます。これらのテクニックを活用して、データ分析の幅を広げてみてください。.