時系列プロットに要約統計量を追加する

pandas の matplotlib へのAPIと table メソッドを使うと、1つのグラフに時系列プロットと数値の要約を同時に表示できます。

# DataFrame の時系列データをプロット
ax = df.plot()

# df DataFrame の要約統計量を計算
df_summary = df.describe()

# プロットに要約テーブルを追加
ax.table(cellText=df_summary.values, 
         colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
         rowLabels=df_summary.index, 
         colLabels=df_summary.columns, 
         loc='top')

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ時系列データの可視化

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演習の手順

シェルで meat_mean を確認してください。これは、meat に含まれるすべての時系列の平均をまとめた DataFrame です。

meat_mean のすべての値を、cellText 引数に指定します。
meat_mean のインデックスのすべての値を、rowLabels 引数に指定します。
meat_mean の列名を、colLabels 引数に指定します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Plot the meat data
ax = meat.plot(fontsize=6, linewidth=1)

# Add x-axis labels
ax.set_xlabel('Date', fontsize=6)

# Add summary table information to the plot
ax.table(cellText=meat_mean.____,
         colWidths = [0.15]*len(meat_mean.columns),
         rowLabels=meat_mean.____,
         colLabels=meat_mean.____,
         loc='top')

# Specify the fontsize and location of your legend
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 0.95), ncol=3, fontsize=6)

# Show plot
plt.show()

コードを編集して実行