July 2018
Intermediate to advanced
596 pages
13h 35m
Japanese
Content preview from Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
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298
9
章 プロットと可視化
引数 説明
xlim
X
軸の範囲（例えば
[0, 10]
）。
ylim
Y
軸の範囲。
grid
軸のグリッドを表示する（デフォルトで有効）。
データフレームには、すべての列を
1
つのサブプロットにプロットするか、別々のサブプロットを作
成するかなど、列の取り扱い方に自由度を与えるオプションが多数あります。詳しくは表9-4を参照し
てください。
表9-4 データフレームの
plot
のみに指定できる引数
引数 説明
subplots
データフレームの各列を別々のサブプロットにプロットする。
sharex subplots=True
の場合、サブプロット間で
X
軸を共有し、
X
軸の目盛りや範囲を関連付ける。
sharey subplots=True
の場合、サブプロット間で
Y
軸を共有する。
figsize
作成する
Figure
のサイズ。
2
つの数値からなるタプルで指定する
＊
1
。
title
プロットのタイトル。文字列で指定する。
legend
サブプロットに凡例を付ける（デフォルトでは
True
）。
sort_columns
列をアルファベット順でプロットする。デフォルトではデータフレームの列と同じ順でプロッ
トする。
＊
1
時系列プロットについては、「
11
章 時系列データ」を参照してください。
9.2.2
棒グラフ
plot.bar()
と
plot.barh()
を使うと、それぞれ縦棒と横棒の棒グラフを描けます。この場合、シリー
ズやデータフレームのインデックスは、
X
軸（
bar
）や
Y
軸（
barh
）の目盛りとして使われます（図
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
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I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.