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Anaconda 学習:pandas と matplotlib

2018-02-05 :  PCクリニック
前(2018-02-02)の記事「Anaconda 学習:cufflinks って何?」では、
pandasplotlyとを結びつけるcufflinksでした。

ここで、
cufflinkscondaじゃなくてpipで導入すべき。
さらに、plotlyは別途導入が必要(?)

なので、
Anacondaだけ(?)で行ける、
pandasmatplotlibとの組み合わせはどうか?
と調べてみた。


「Python pandas matplotlib」検索
で、
pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング - Qiita
が見つかった。

この記事中の、
  pandas + matplotlib によるプロッティング

  シリーズのプロッティング
に載っているコードを一部修正して:
# -*- coding: utf-8 -*-
#----- plot_pandas+matplotlib.py

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ts = pd.Series( np.random.randn(1000), index=pd.date_range( '1/1/2000', periods=1000 ) )
ts = ts.cumsum() ### DataFrame.cumsum( axis=None, skipna=True, *args, **kwargs )
### Returns: Series
ts.plot() ### The plot method on Series and DataFrame is
### just a simple wrapper around plt.plot():
plt.show()
では、
出来た!

これは、pandas 0.22.0 documentation
Visualization
に載っているコードですネ。


別の記事では、
Python pandas プロット機能を使いこなす
も参考になる。


要は、

  The plot method on Series and DataFrame is just
  a simple wrapper around plt.plot():
===
  SeriesとDataFrameのplotメソッドは、
  単に plt.plot() を囲む単純なラッパーです。

と云うことですか。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
の3行ダケ。
他には要らない?


更に、
4年前(2014-06-11)に「Python 学習:pandas 利用?
を書いていた。

そこでは、
 「matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法 (3)
 「matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法 (5)
 「pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング
等を参照していた。


本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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