現在、実践 Python データサイエンス講習を３分の１程度消化したところ。
初学者でも分りやすい構成で、とても良いです。
ただ、言われた通りに練習しているだけだと身についた感じがしないので、これまでの「numpyを知ろう」「pandas入門」辺りの内容を組み合わせて、自前のデータを可視化してみます。
使うのは、東電の電気家計簿から取得した我が家の月ごとの消費電力量と電気代。
これをexcelファイルとしてダウンロードしてDataFrame化した後、単純にbarplotしてみると、こうなります。
import pandas as pd
import seaborn as sns
data = pd.read_excel("Downloads/evaluation of solar power plant.xlsx",
sheetname="(log) tepco")
sns.barplot(x="年月", y="使用量総計(kWh/月)", data=data)
sns.plt.savefig("temp.png")
だからどうしたって感じのグラフが出来上がりました。
月ごとのデータを年ごとに並べて表示した方が、比較検討しやすいですよね。要するに東電の電気家計簿のグラフ表示形式なんですが…。
そんな形でプロットしやすくするため、元データをちょっと加工します。
まずは元データの中身を把握。
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pandas import Series, DataFrame
data = pd.read_excel("Downloads/evaluation of solar power plant.xlsx",
sheetname="(log) tepco")
data.head(3)
契約種別 事業所コード 年月 使用日数(日間) 請求金額(円) 使用量総計(kWh/月) 使用量総計(kWh/日) \
0 従量電灯B 603 Oct-13 30 8084 291 10
1 従量電灯B 603 Nov-13 33 8648 312 9
2 従量電灯B 603 Dec-13 29 9275 334 12
data.tail(3)
契約種別 事業所コード 年月 使用日数(日間) 請求金額(円) 使用量総計(kWh/月) 使用量総計(kWh/日) \
27 従量電灯B 603 Jan-16 33 6970 279 8
28 従量電灯B 603 Feb-16 29 7560 304 10
29 従量電灯B 603 3/16/2016 30 6836 280 9
「年月」カラムを、「年」カラムと「月」カラムに分離します。
years = Series([date[-2:] for date in data["年月"]])
months = Series([date[:3] for date in data["年月"]])
でもここで問題が。
data[29]の年月カラムだけ、文字列フォーマットが異なります。「3/1」になってるのは何故だ…。
とりあえず他と揃えます。
months[29] = "Mar"
months.tail(3)
27 Jan
28 Feb
29 Mar
dtype: object
元のデータフレームに新しいカラムとして追加します。
data["年"] = years
data["月"] = months
data.tail(3)
契約種別 事業所コード 年月 使用日数(日間) 請求金額(円) 使用量総計(kWh/月) 使用量総計(kWh/日) \
27 従量電灯B 603 Jan-16 33 6970 279 8
28 従量電灯B 603 Feb-16 29 7560 304 10
29 従量電灯B 603 3/16/2016 30 6836 280 9
単価(円/kWh) 備考 年 月
27 25 NaN 16 Jan
28 25 NaN 16 Feb
29 24 NaN 16 Mar
いい感じです。
このデータを、hueオプションに年カラムを指定しつつ、barplotで描画します。
sns.barplot(x="月", y="使用量総計(kWh/月)", hue="年", data=data)
sns.plt.savefig("temp2.png")
これでほぼ目的は達成できたんですが、2013年のデータが10月から始まっているせいで、スタート地点が中途半端です。
思い切って2013年のデータは削除し、ついでに請求金額も描画してみます。
data2 = data.drop([0,1,2])
data2.head(5)
契約種別 事業所コード 年月 使用日数(日間) 請求金額(円) 使用量総計(kWh/月) 使用量総計(kWh/日) \
3 従量電灯B 603 Jan-14 33 13183 462 14
4 従量電灯B 603 Feb-14 28 10432 372 13
5 従量電灯B 603 Mar-14 29 12773 443 15
6 従量電灯B 603 Apr-14 30 10227 356 12
7 従量電灯B 603 May-14 29 8478 286 10
sns.barplot(x="月", y="使用量総計(kWh/月)", hue="年", data=data2)
sns.plt.savefig("temp3.png")
sns.plt.close()
sns.barplot(x="月", y="請求金額(円)", hue="年", data=data2)
sns.plt.savefig("temp4.png")
こうして出来上がったのが、以下の使用量総計推移グラフ。
こちらは請求金額推移グラフ。
こうしてみると、2014年と比較して、2015,2016年は電力使用量がかなり減っているのがわかりますね。
これまでに実践 Python データサイエンス@Udemy講習で学んだことの１割程度しか活用できてませんが、この講習を受けると、こんなことがPythonで出来るようになりますよ、という宣伝でした。
講師の方の回し者ではございませんが、とても分りやすい講習内容だと思うので、興味のある方は是非どうぞ。