Pythonで複数データを比較グラフで表示する
データ分析では、複数のデータを同時に比較することで傾向や違いを把握しやすくなります。例えば、商品ごとの売上比較や部署ごとの実績比較、年度ごとの推移比較など、さまざまな場面で比較グラフが活用されています。
Pythonでは、Matplotlibライブラリを利用することで複数のデータ系列を同じグラフ上に表示できます。視覚的に比較しやすくなるため、データ分析やレポート作成の効率が向上します。
本記事では、Matplotlibを使用して複数データを比較グラフとして表示する方法を初心者向けに解説します。
Matplotlibを準備する
まずはMatplotlibをインポートします。
import matplotlib.pyplot as plt
ライブラリがインストールされていない場合は、以下のコマンドで導入できます。
pip install matplotlib
複数の折れ線グラフを表示する
同じグラフ上に複数のデータを表示して比較できます。
import matplotlib.pyplot as plt
months = [1, 2, 3, 4, 5]
sales_a = [100, 120, 140, 160, 180]
sales_b = [90, 130, 125, 170, 200]
plt.plot(months, sales_a, label="商品A")
plt.plot(months, sales_b, label="商品B")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Sales")
plt.title("Sales Comparison")
plt.legend()
plt.show()
凡例を表示することで、どの線がどのデータを表しているのか分かりやすくなります。
棒グラフで比較する
カテゴリごとの数値を比較する場合は棒グラフが便利です。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
categories = ["A", "B", "C", "D"]
data1 = [100, 150, 120, 180]
data2 = [90, 140, 130, 170]
x = np.arange(len(categories))
width = 0.35
plt.bar(x - width/2, data1,
width=width, label="2024")
plt.bar(x + width/2, data2,
width=width, label="2025")
plt.xticks(x, categories)
plt.title("Year Comparison")
plt.legend()
plt.show()
年度ごとの実績比較などに活用できます。
グラフの見やすさを向上する
タイトルや軸ラベルを設定すると、グラフの内容が理解しやすくなります。
plt.title("Sales Comparison")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Sales")
plt.grid(True)
グリッド線を追加することで数値の比較がしやすくなります。
比較グラフを画像保存する
作成した比較グラフは画像として保存することも可能です。
plt.savefig(
"comparison_graph.png",
dpi=300
)
レポートやプレゼン資料への活用が容易になります。
まとめ
PythonのMatplotlibでは、複数の折れ線グラフや棒グラフを利用してデータを比較できます。比較グラフを活用することで、数値だけでは分かりにくい傾向や差異を視覚的に把握できるようになります。データ分析や業務レポートで頻繁に利用される技術のため、基本的な作成方法を習得しておくと大きな武器になります。
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