グラフを仕上げて、資料に使う

前のレッスンでは、グラフを1つ描きました。今回は、資料にそのまま使えるグラフに、仕上げます。

1枚の画像に、2つのグラフを、並べてみましょう。左は「部署別の売上」（棒グラフ）、右は「商品別の構成比」（円グラフ）です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel("sales.xlsx")
by_dept = df.groupby("部署")["金額"].sum()
by_product = df.groupby("商品")["金額"].sum()

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
axes[0].bar(by_dept.index, by_dept.values)
axes[0].set_title("部署別")
axes[1].pie(by_product.values, labels=by_product.index, autopct="%1.0f%%")
axes[1].set_title("商品別の構成比")
plt.show()

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

横に2つ並びました。1枚の画像に、2つのグラフが入っているので、そのまま資料に貼れます。

前のレッスンの plt.bar(...) は、「いま描いている1枚」に描く書き方でした。今回の axes[0].bar(...) は、「どの枠に描くか」を指定する書き方です。枠が2つ以上あるときは、こちらを使います。

① 単位を変える。 「円」だと桁が多くて読みづらいので、「万円」に直します。10000 で割って、縦軸に単位を付けます。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

② 棒の上に、数字を表示する。 数字が直接見えると、読み取りが楽になります。bar_label を使います。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

③ 内訳を、積み上げて見せる。 部署の中の、商品の内訳を、1本の棒に積み上げます。（Lesson 16 の、pivot_table で作った表を使います）

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

④ 画像として保存する。 資料に貼るために、savefig で、画像ファイルに保存します。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

chart.png という画像ができました。（dpi=200 は、きれいさの指定です）自分のパソコンでは、この画像を、ExcelやPowerPointに、そのまま貼れます。

⑤ 「だますグラフ」の例。 縦軸の始まりを、0ではなく、途中の数字にすると、差が実際より大きく見えてしまいます。左右を見比べてください。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

右のグラフでは、総務の棒が、ほとんど消えてしまいました。棒グラフの縦軸は、0から始めるのが、基本です。

お題① 営業部の売上を「万円」にして、表示してください。（47.8）

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales.xlsx")
summary = df.groupby("部署")["金額"].sum()
print(summary["営業"] / 10000)

お題② 部署別の棒グラフに、縦軸の名前「売上（万円）」を付けてください。

▶ 実行を押すと、ここに結果が出ます

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel("sales.xlsx")
summary = df.groupby("部署")["金額"].sum() / 10000

plt.bar(summary.index, summary.values)
plt.ylabel("売上（万円）")

print(plt.gca().get_ylabel())