Pythonで棒グラフを描写する

内容

棒グラフの描写方法を備忘録としてまとめておきます。
最終的な棒グラフのイメージはこちら

具体的な手順は下記になります。

# ライブラリインポート
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

今回はアヤメのデータを元にグラフを描写します。

# データ読み込み
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# データフレームを作成
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# ターゲットデータを追加
data['target'] = iris.target

データは下記の状態になります。

ターゲットのデータは下記に対応しています。
0 : setosa
1 : versicolor
2 : virginica

それぞれの平均値をグラフ化するコードをまとめていきます。
平均を算出する方法はGroupby関数を用いて平均を得ます。

# グループ分けするコラムを指定
group = data.groupby('target')
# 平均を得るコラムを指定
group_mean = group['sepal length (cm)'].mean() #  平均

# ラベルを指定する
labels = ["setosa","versicolor","virginica"]

# 横軸の幅を指定
left = np.arange(len(labels)) 

plt.bar(left , group_mean , width = 0.5 , label = "mean" , color = "coral")
plt.xticks(left , labels)
plt.legend()
plt.show()

あんまりにも簡単なのでfor文をもちいて一括でグラフ描写します。
まずはコラム名を取得します。
今回は一番最後に"target"があるので、スライスでコラム名を取得します。

あとはFor文で変更するだけです。

# コラム名を取得
columns = data.columns[ : -1]

# for文で一括で平均を取得＆描写
# ラベルを指定する
labels = ["setosa","versicolor","virginica"] 

# 横幅を指定
width = 0.2

# 横軸の幅を指定
left = np.arange(len(labels)) 

for i, column_name in enumerate(columns):
    group_mean = group[column_name].mean() #平均
    
    #グラフ描写
    plt.bar(left + i * width  , group_mean, width= width ,label = column_name)
    plt.xticks(left + (len(columns) - 1) * width / 2, labels)
plt.legend()
plt.show()

前回の投稿と同じような内容になってしまいましたが、
平均を簡単にグラフ化できるので便利かと思います。