[seaborn] 5. lineplotで複数データを可視化する方法 – 信頼区間を含めた効果的なグラフ作成

はじめに

データ分析において、複数のデータセットを比較したり、時間経過に伴う変化を観察したりする場合、効果的な可視化が重要です。seabornライブラリのlineplot関数は、これらの目的に適した強力なツールであり、信頼区間を含めた線グラフを簡単に作成することができます。

3/8〜10の京都と鹿児島の気象データを下記サイトから読み込みます。

データフレームをpd.concatで結合した後、新たに[‘loc’]列を追加します。np.tileは同じ要素を繰り返す配列を作成する関数で、データフレームの長さと同じサイズの配列を追加しました。

最終的なDataFrameは以下のようになります（上位5行のみ表示）：

	index	時	現地	海面	降水量(mm)	気温(℃)	露点温度(℃)	蒸気圧(hPa)	湿度(％)	風速	風向	日照時間(h)	全天日射量(MJ/㎡)	降雪	積雪	天気	雲量	視程(km)	loc
0	0	1	1010.2	1016.6	0.0	11.2	2.5	7.3	55	3.2	東北東	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	20.00	kyoto
1	1	2	1009.6	1016.0	0.0	10.8	3.4	7.8	60	4.3	東	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	20.00	kyoto
2	2	3	1008.7	1015.1	0.0	10.2	3.7	8.0	64	2.2	東北東	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	20.00	kyoto
3	3	4	1008.5	1014.9	0.5	10.1	4.1	8.2	66	0.9	北北西	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	9.73	kyoto
4	4	5	1007.8	1014.2	1.0	9.7	6.1	9.4	78	2.5	北東	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	13.40	kyoto

鹿児島のデータも同様に処理します。

	index	時	現地	海面	降水量(mm)	気温(℃)	露点温度(℃)	蒸気圧(hPa)	湿度(％)	風速	風向	日照時間(h)	全天日射量(MJ/㎡)	降雪	積雪	天気	雲量	視程(km)	loc
0	0	1	1007.8	1011.6	0.0	15.0	13.7	15.7	92	5.1	西北西	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	NaN	kagoshima
1	1	2	1008.0	1011.8	—	14.3	12.5	14.5	89	4.4	西北西	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	NaN	kagoshima
2	2	3	1007.8	1011.6	—	13.9	12.1	14.1	89	3.6	西北西	NaN	NaN	—	—	NaN	6	20.0	kagoshima
3	3	4	1007.8	1011.6	—	13.9	11.3	13.3	84	3.6	北西	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	NaN	kagoshima
4	4	5	1008.0	1011.8	—	13.1	10.6	12.8	85	3.5	北西	NaN	NaN	—	—	NaN	NaN	NaN	kagoshima