Pythonでデータ分析！超簡単な可視化テクニックを大公開！

Pythonを使ったデータ分析では、データの可視化が非常に重要です。データの可視化をすることで、データの傾向や特徴を把握し、分析の効率を高めることができます。ここでは、Pythonを使ったデータの可視化テクニックを紹介します。

1. ヒストグラム

ヒストグラムは、データの分布をグラフ化する方法です。データを複数のバケットに分け、各バケットに含まれるデータの数をカウントしてグラフに表します。Pythonでは、matplotlibライブラリのhist()関数を使って簡単にヒストグラムを作成することができます。

python
import matplotlib.pyplot as plt


# データの準備

data = [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5]


# ヒストグラムを作成

plt.hist(data, bins=5, range=(1, 5))


# グラフを表示

plt.show()

2. 散布図

散布図は、2つの変数の関係性をグラフに表したものです。2つの変数をx軸とy軸にそれぞれプロットし、それらの点をつなげたグラフです。Pythonでは、matplotlibライブラリのscatter()関数を使って簡単に散布図を作成することができます。

python
import matplotlib.pyplot as plt


# データの準備

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]


# 散布図を作成

plt.scatter(x, y)


# グラフを表示

plt.show()

3. 折れ線グラフ

折れ線グラフは、時間や順序に沿って変化するデータをグラフに表したものです。データの変化を線で表し、その変化の傾向をグラフから読み取ることができます。Pythonでは、matplotlibライブラリのplot()関数を使って簡単に折れ線グラフを作成することができます。

python
import matplotlib.pyplot as plt


# データの準備

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]


# 折れ線グラフを作成

plt.plot(x, y)


# グラフを表示

plt.show()

以上のように、Pythonを使ったデータの可視化は非常に簡単です。ぜひ実践してみてください。