はじめに
簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリであるseabornを用いて、複数データの信頼区間つき線グラフをlineplotにより表示する方法について説明する。
コード
解説
モジュールのインポートなど
データの読み込み
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む。
気象庁｜過去の気象データ検索
過去の気象データ検索
www.data.jma.go.jp
DataFrameの結合と列の追加
pd.concatでデータフレームを結合した後に、新たな列データ[‘loc’]を追加する。np.tileは同じ要素をもつ配列を作る関数であり、データフレームの長さとおなじサイズの配列を追加した。
最終的にDataFrameは下記のようになる。（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する。
| 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 |
DataFrameの合体
京都と鹿児島のデータを合体してひとつにする。
複数データの95%信頼区間つき線グラフの表示
x軸が”時”, y軸が”気温(℃)”の線グラフを作成する。hue=”loc”とすることで、京都と鹿児島それぞれで平均と信頼区間が計算され、複数の信頼区間つき線グラフとして表示される。
styleで違いを表現する
style=”loc” とすることで、線が点線と実線で表示される。
hueとstyleで違いを表現する
hueとstyleの両方に’loc’を設定するとより視認性が高まる。
マーカーを表示する
styleを設定した状態でmarkers=Trueとするとマーカーが表示される。dashes=Falseで点線が表示されなくなる。
palleteで色を変える
palleteで色を設定して適用することで色を変えることができる。
線の太さを変える
size=”loc”とすることで、データに応じて線の太さが変化する。
参考
Visualizing statistical relationships — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.pydata.org
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