「Pythonを使用して美しい折れ線グラフを作るための5つのステップ」
『美しい折れ線グラフを作るための5つのステップ:Pythonの活用方法』
Matplotlibの全機能を活用して、魅力的なストーリーを伝える方法
![5つの最も裕福な国のGDPの経済成長](https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*XNAMBAwl25GYqtmkpoyJDA.png)
動機
数ヶ月前、私は棒グラフについての記事を書きました。より説明的で視覚的に魅力的なストーリーを伝えるために、観客に理解しやすく美しくする方法について解説しています(以下のリンク参照)。
Pythonで美しい棒グラフを作るための5つのステップ
Matplotlibの全機能を活用して、魅力的なストーリーを伝える方法
towardsdatascience.com
この記事では、代わりに折れ線グラフに焦点を当てています。折れ線グラフには他の特性があり、探求する価値があります。
- 「FourCastNet(フォーキャストネット)との出会い:高速かつ正確なディープラーニング手法によって天気予報を革新するグローバルなデータ駆動型天気予測モデル」
- 「パンダとPythonでデータの整理をマスターするための7つのステップ」
- 「4つの簡単なステップであなたのMLシステムを超高速化する」
Matplotlibは、既製の関数を使用してデータを迅速にプロットすることができますが、微調整にはより多くの努力が必要です。
私はMatplotlibを使用して魅力的なグラフを構築するためのベストプラクティスを調査するためにかなりの時間を費やしましたので、あなたがそれをしなくても済むようにしました。
このようなものから…
… こうなります:
特記されていない限り、すべての画像は著者によるものです。
#0 データ
手法を説明するために、過去50年間の国のGDP情報を含む公開データセットを使用しました:
出典:World Bank国内勘定データ、およびOECD国内勘定データファイル。ライセンスURL:https://datacatalog.worldbank.org/public-licenses#cc-byライセンスタイプ:CC BY-4.0
データを読み込んでグラフを作成するために必要なパッケージをインポートした後、単に2022年のトップ20の国でフィルタリングしました:
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom datetime import timedelta# データを読み込むdf = pd.read_csv('88a1e584-0a94-4e73-b650-749332831ef4_Data.csv', sep=',')df.drop(['Series Name', 'Series Code', 'Country Code']…
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