pandasを用いたグラフ作成

%matplotlib inline
import pandas as pd

# 売上データのcsvファイルの読込み
df_case_log = pd.read_csv('dataset/case_log.csv')

箱ひげ図

# 箱ひげ図の表示
df_case_log.boxplot(showmeans=True);

# 箱ひげ図の範囲を広げる
df_case_log.boxplot(showmeans=True, whis=2);

showmeans=Trueオプションをつけると、▲で示される平均を追加で表示します。
第3四分位数 + 1.5×IQRを超えるか、第1四分位数 - 1.5×IQR未満の値は、
外れ値となり○で表示されます（ただし、IQR = 第3四分位数 - 第1四分位数）。
1.5の値は、whisオプションで変更できます。

ヒストグラムの作成

%matplotlib inline
import pandas as pd

# 売上データのcsvファイルの読込み
df_case_log = pd.read_csv('dataset/case_log.csv')

# ヒストグラムの確認
df_case_log.hist(bins=10, range=(0, 10));

#一列のみのヒストグラムを作成するには
1列のDataFrameは、DataFrame[[列名]]で作成できます。
例）
df1[['Price']].hist(range=(1000,10000), bins=90);

DataFrame.histでヒストグラムを表示できます。binsオプションで区間数を、rangeオプションで表示範囲を指定できます。

# 散布図
df_case_log.plot.scatter('Num', 'Case');

DataFrame.plot.scatter(列名1, 列名2)で、列名1と列名2の散布図を表示できます。
あるいは、plt.scatter(Seriesのオブジェクト1, Seriesのオブジェクト2)でも表示できます。

# 散布図行列
pd.plotting.scatter_matrix(df_case_log);

pandas.plotting.scatter_matrixでDataFrameの散布図行列を表示できます。
散布図行列は、対角線にヒストグラムを、対角線以外に散布図を表す行列です。

%matplotlib inline
from pandas.plotting import scatter_matrix
scatter_matrix(df)
＃簡単にするにはこれで良い。

# 相関行列
df_corr = df_case_log.corr()
df_corr