Matplotlibでfill_betweenを簡単に扱う方法
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- Omar C. Williams
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データ可視化は科学と芸術の両方である。データサイエンティストの最も強力なツールの1つであるMatplotlibは、周辺グラフ、プロット、およびより複雑なデータ可視化を作成する堅牢な基盤を提供するPythonの汎用ライブラリ。その多彩な機能の中で、グラフ内の重要な領域を強調する独自の機能があります - fill_between関数。
fill_between関数は、2つの直線の間の領域を塗りつぶすために使用できますが、その機能は単純な塗りつぶしを超えています。ちょっとした独創性を加えることで、データ内の特定期間やパターンを強調する条件付き塗りつぶしを作成するために活用できます。この記事では、fill_between のパワーを利用する方法について、Matplotlibのプロットを改良し、最高のリソースを超える詳細な説明を提供しようとしています。
Matplotlib における fill_between の重要性
プロット内の線の間に領域を塗りつぶす能力は、データ内の違い、傾向、またはパターンを強調する視覚的な強調を提供します。主要な領域を指摘し、視聴者の注目を重要なデータポイントに誘導することができ、単にグラフに美的なタッチを加えることもできます。条件付け文と組み合わせることで、データ内のより微妙で特定のハイライトが可能になります。
線の間の塗りつぶし：基本
条件付け塗りつぶしについて説明する前に、fill_betweenが基本的にどのように機能するかを理解しましょう。この関数には少なくとも３つの引数が必要です。
- x値：これらは、塗りつぶしの水平境界を設定します。
- 最初のy値：これらは、下側の垂直境界を設定します。
- 2番目のy値：これらは、上側の垂直境界を設定します。
例を示します。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, '-b', label='sine')
plt.plot(x, y2, '-r', label='cosine')
plt.fill_between(x, y1, y2, color='gray', alpha=0.5)
plt.show()この例では、sineとcosine関数の間の領域がグレーで塗りつぶされています。
whereを使った条件付き塗りつぶしの紹介
fill_between関数は、where引数も受け入れることができます。この引数を使用すると、塗りつぶしが適用されるブール条件を指定できます。言い換えると、この条件がTrueである場合にのみ、塗りつぶしが行われます。
次に、簡単なデータフレーム例を使用して、これを説明します。AとBの列を持つデータフレーム df があるとし、これら2つの線の間を塗りつぶしたいとします。
plt.fill_between(df.index, df['A'], df['B'], where=(df['A'] > df['B']), color='gray', alpha=0.5)これにより、AがBよりも大きい場合にのみ、AとBの間の領域が塗りつぶされます。
問題：特定のインデックス値の間で条件付きフィル
fill_between を使用して、特定のインデックス値の条件でフィルする場合、よくあるエラーに遭遇することがあります。これは、「'January'、'February'、および 'March'」という特定の月だけのエリアを2つの線の間でフィルするユーザーの質問で説明されています。彼らの初期的な試みでは、ValueError が発生するか、フィルが行われませんでした。
この問題について詳しく見て、その原因を理解して、確実な解決策を提供することにしましょう。
エラーの根本原因の理解
ユーザーは、特定のインデックス値の条件付きで DataFrame の2つのラインの間をフィルしたかったため、ライン間に fill_between を試みました。具体的には、「'January'、'February'、および 'March'」の月のみにフィルを適用したかったのですが、問題が発生しました。
in キーワードを配列とリストと一緒に使用する場合に ValueError が発生するのは、Python の in キーワードが iterable の要素をチェックするためであるためです。しかし、ここでは、配列がリストにあるかどうかをチェックするために使用されていたため、操作があいまいとなりエラーが発生しました。
2番目の試み (インデックスをリストに変換して in キーワードを使用した試み) がフィルしなかったのは、in 操作が依然としてベクトル化されていなかったため、つまり、要素ごとに適用されていなかったためです。
解決策： isin（） で条件をベクトル化する
pandasにおけるキーとなる概念の1つであるベクトル化は、個々の要素ではなく、配列全体に操作を行うことです。特定のインデックス値に基づく条件付きでライン間をフィルするには、pandasの組み込みメソッド .isin（） を使用して、条件をベクトル化する必要があります。このメソッドは、DataFrameのインデックスの各要素をリストと比較し、ブール型のシリーズを返します。
したがって、ユーザーの問題の正しい解決策は以下のようになります。
ax.fill_between(x = plotMonths.index,
y1 = plotMonths['ro laws'],
y2 = plotMonths['ro ordos'],
where = plotMonths.index.isin(['January', "February", 'March']),
facecolor = 'lightskyblue',
alpha = 0.2)ここでは、 where = plotMonths.index.isin(['January', "February", 'March']) は、plotMonths.index の各要素がリスト ['January', "February", 'March'] と一致するかどうかをチェックして、ブール型のシリーズを返します。このシリーズは、「ro laws」と 「ro ordos」という線の間に条件的にフィルするために使用されます。
Matplotlibの代替：PyGWalkerを使用してデータを視覚化する
pandas dataframeを視覚化するためにMatplotlibを使用するだけでなく、PyGWalker (opens in a new tab)というオープンソースのPythonライブラリを使用することで、データ視覚化を容易に作成することができます。
Pythonコーディングを使用して複雑な処理を完了する必要はもうありません。データをインポートして、変数をドラッグ＆ドロップして、さまざまなデータ視覚化を作成するだけです。操作のクイックなデモ動画は次のとおりです。
JupyterノートブックでPyGWalkerを使用する方法は次のとおりです。
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)または、Kaggle Notebook/Google Colabで試すこともできます。
PyGWalkerは、オープンソースコミュニティのサポートで構築されています。PyGWalkerのGitHub (opens in a new tab)をチェックして、私たちにスターを送ってください！
結論
Matplotlibのfill_between関数は、プロットに視覚的な強調を加えるための強力な機能を提供します。ライン間を塗りつぶすことができ、where引数の使用により、条件付けの塗りつぶしも可能です。これらの機能とその基本的な原理を理解することは、効果的なデータの可視化に不可欠です。
よくある質問
この記事では、fill_between関数、その用途、およびその実装について調べました。以下は、キーとなるポイントをまとめて強調するためのよくある質問です。
Q1: Matplotlibのfill_between関数とは何ですか？
fill_between関数は、プロット内の2つのライン間を塗りつぶすために使用されます。データ内の差異、トレンド、またはパターンを強調するための強力なツールです。
Q2: Matplotlibで条件付きでライン間を塗りつぶすにはどうすればよいですか？
fill_between関数内のwhere引数を使用して、条件に基づいてライン間を塗りつぶすことができます。この条件は、x値と同じインデックスを持つブールシリーズである必要があります。
Q3: 特定のインデックス値に条件を付けてfill_betweenを使用するとValueErrorが発生するのはなぜですか？
このエラーは、Pythonのinキーワードが配列がリスト内にあるかどうかを確認する際に発生します。これを解決するためには、pandasの.isin()メソッドを使用することができます。これにより、DataFrameのインデックスの各要素がリストと一致するかどうかを確認し、ブールシリーズを返すことができます。