ここでは、パッケージmatplotlib（マットプロットリブ）を使ったグラフの描き方を説明します。実際の分析では、入手したデータをグラフ化するのが基本だと思いますので、pandasのデータフレームのデータをグラフ化します。
経済統計の使い方では、統計データの入手法から分析法まで解説しています。
グラフを描くのに使うのは、matplotlibのpyplot（パイプロット）モジュールです。pltという略称にしています。モジュールをインポートした後は以下のコマンドでグラフが描けます。
plt.plot（）
以下の式が基本です。x軸の変数を省略すると、行のインデックスが振られます。
plt.plot(x軸の変数,y軸の変数,data=データフレーム名)
XとＹが格納されたデータフレームを使います。
ます、Xだけを指定した例です。X軸は、ゼロから始まるインデックスとなります。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame(data={'X':[1,2,3,4,5],'Y':[2,4,6,4,4]})
plt.plot('X',data=df1)
横軸にX、縦軸にＹを指定した例です。X軸は１から５になり、Y軸にはYの値が表示されます。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame(data={'X':[1,2,3,4,5],'Y':[2,4,6,4,4]})
plt.plot('X','Y',data=df1)
複数の変数のグラフを描くときは、plt.plotを繰り返します。X軸にXの値を用いて、変数Yと変数Zを表示させた例です。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame(data={'X':[1,2,3,4,5],'Y':[2,4,6,4,4],'Z':[1,5,5,3,2]})
plt.plot('X','Y',data=df1)
plt.plot('X','Z',data=df1)
データフレーム名.plot（）
pandasのplotメソッドを使った例です。Jupyter Notebookではplt.show()はなくてもグラフが表示されます。
データフレーム名.plot()
plt.show()
データフレームに複数の系列がある場合は、すべてのデータが一つのグラフの示されることになります。データフレームの中から選んだ系列を描くには、元のデータフレームからデータを抽出して新たなデータフレームを作って表示させるのが簡単です。データの抽出については、「データの抽出」を参考にしてください。以下では、系列名がC3,C4のデータを表示される例を説明しています。データは景気動向指数の構成指標10個の前期比です。
ciというデータフレームから、系列名がC3とC4のものを取り出して、新たにciplotというデータフレームを作り、そのデータフレームをグラフにするという手順になります。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ci=pd.read_csv("ci.csv")
ciplot=ci[['C3','C4']]
ciplot.plot()
plt.show()描画されたグラフは以下の通りです。
- 【時系列分析】課題３ ドリフト付きランダムウォーク
- 【時系列分析】課題２ グレンジャーの因果関係
- 【時系列分析】課題１ 為替レートの予測
- 「回帰分析から学ぶ計量経済学」を使ったセミナーを行います(2024年３月８日）
- 正誤表 回帰分析から学ぶ計量経済学
