10. データのグラフ化をしてみよう

前回は「ファイル操作でデータを保存・読み込み」しました。
今回は、Pythonで データをグラフにして見える化 してみます。
グラフにすると、数字だけでは分かりにくいデータの傾向が一目でわかります。

1. matplotlibを使って簡単にグラフ
2. 折れ線グラフも作れる
3. 応用例：CSVデータをグラフ化
4. まとめ

1. matplotlibを使って簡単にグラフ

Pythonでグラフを描くときは matplotlib というライブラリを使います。
Google Colabには最初から入っています。

import matplotlib.pyplot as plt

# データ
students = ["Ken", "Mika", "Taro"]
scores = [80, 55, 70]

# 棒グラフを作る
plt.bar(students, scores)
plt.title("テストの点数")
plt.xlabel("名前")
plt.ylabel("点数")
plt.show()

plt.bar() で棒グラフを作る
plt.show() で表示

2. 折れ線グラフも作れる

点数の推移などを表すときは 折れ線グラフ が便利です。

days = ["月", "火", "水", "木", "金"]
temperatures = [22, 23, 21, 24, 22]

plt.plot(days, temperatures, marker='o')
plt.title("週間の気温")
plt.xlabel("曜日")
plt.ylabel("気温(℃)")
plt.show()

marker='o' は点を丸で表示するオプション

3. 応用例：CSVデータをグラフ化

前回保存したCSVデータを読み込んでグラフ化もできます。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("students.csv")

plt.bar(df["名前"], df["点数"], color='skyblue')
plt.title("学生の点数")
plt.xlabel("名前")
plt.ylabel("点数")
plt.show()