Python/pandas/matplotlibを使ってcsvファイルを読み込んで素敵なグラフを描く方法（Mac/Raspberry Pi）

gnuplotはもう嫌だ！pythonでグラフを書きたい！

　以前こんな感じにRaspberry Piでセンサのデータを取得して可視化していました。

　グラフ描くとき、昔ながらのgnuplotを使ったのですが、こんなコメントが。

Raspberry Pi + BME280モジュールで自動で温度・湿度・気圧を測定してグラフ化する - karaage. [からあげ]
せっかくなのでグラフにしよう、と思って調べて最初にみつかったのがgnuplotだった。お、おぅ。（昔はgnuplotかなり使い込んでた）
2017/02/17 19:10

　ぐ、ぐぬぬ（gnuplotだけに）。やはり今どきはgnuplotはスマートじゃないのだろうか。どうせならpythonで完結したいよねということで、pythonでグラフを描く方法を調べてグラフを描いて見ました。

　色々調べた結果、以下のような、いかにも「gnuplotで描きました！」というようなグラフが

　以下のようなスタイリッシュでオシャレンティ（死語）なグラフだったり

　以下のようなユニークな漫画チックなグラフを描くことができるようになりました

　この後は、宇宙語が続きますので「私もおしゃれなグラフ描きたいワン！」というワンちゃんは、尻尾振りながら続きを見ると良いです。

pythonとpandasとmatplotlibでcsvを読み込んでグラフ化する方法

　MacとRaspberry Piでのセットアップに関して記載します。Windowsでも頑張ればできるんじゃないかな（適当）。自分の環境は以下の通りですが、他の機種やバージョンでも基本的には問題無いと思います。参考まで。

Mac Book Pro Retina, Mid 2012(OS X Yosemite 10.10.5)
Raspberry Pi 3(Raspbian Jessie with PIXEL 2016-11-25)

　必要なライブラリはpython、pandas、matplotlib、seabornになります。seabornライブラリはグラフのスタイルに拘りがなければ必須ではありません。pythonのバージョンは今回はpython3を使用します。

Macの設定方法

　Macの場合は、anaconda3を使うと、最初から必要なライブラリが入っていて簡単なのでanaconda3を使います。私は、pyenvを使って環境構築をしています。以下記事参照下さい。

　Homebrewがインストールされている前提ですと、以下コマンドで打てば環境設定できます。ただ、今後のために上記記事で何をやっているか理解してから実施することをお勧めします。

$ brew install pyenv
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
$ brew install pyenv-virtualenv
$ echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc
$ echo export PYENV_VIRTUALENV_DISABLE_PROMPT=1 >> ~/.bashrc
$ pyenv install anaconda3-2.5.0
$ pyenv global anaconda3-2.5.0

　以下でmatplotlibをインストールします。

$ pip install matplotlib

　そのままだとエラーが出るので、以下のコマンドでmatplotlibrcファイルを作成（もしくは編集します）。

$ vim ~/.matplotlib/matplotlibrc

　中身は以下とします

backend : TkAgg

　これでOKです。

Raspberry Piの設定方法

　以下記事を参考に「基本的なセットアップは完了です」と書いてあるところまで一通りセットアップ実施下さい。

　あとは、ターミナルで以下のコマンドを実行すればOKです。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3-pip
$ sudo apt-get install python3-pandas
$ sudo apt-get install python3-matplotlib

ちなみにRaspberry Piと書いていますが、他のLinuxでも上記コマンドで基本的にOKだと思います。一応適当なPC(Ubuntu14.04/16.04)を確認したらちゃんと動きました。

基本的なグラフの描き方

　今回は例として、時間(time)、温度(temperature）、湿度(humidity)、気圧(pressure)の時系列が保存されたcsvファイル(sample.csv)を使用します。ファイルの中身は以下のようになっていると思って下さい。

time, temperature, humidity, pressure
2016/05/22 02:10:01,21.0867422231,59.391544507,1017.48927819
2016/05/22 02:20:01,20.7770546449,60.0785619066,1017.44822635
2016/05/22 02:30:01,20.4978290685,60.6284558134,1017.25965455
2016/05/22 02:40:02,20.2490652056,61.1763110852,1017.4253724
2016/05/22 02:50:01,20.1119915389,61.3297823744,1017.40452414
2016/05/22 03:00:01,20.0053788337,61.4981035599,1017.57084668
2016/05/22 03:10:01,19.8835358992,61.701880544,1017.54598541
2016/05/22 03:20:01,19.7515395761,61.9901589655,1017.64427684
2016/05/22 03:30:01,19.6347737619,62.1997188195,1017.62728411
2016/05/22 03:40:01,19.5840060646,62.2786376915,1017.60293839
2016/05/22 03:50:01,19.5078545732,62.4077237848,1017.67772621
2016/05/22 04:00:01,19.426626388,62.6273830313,1017.7166415

　このcsvをpythonで読み込んでグラフ化します。pythonでcsvを読み込むにはcsvライブラリを使う方法とpandasを使う方法の2種類があります。pandasの方が簡単に読み込めるのと、データの処理をする色々な機能があって便利なのでpandasを使うことにします。pandas便利ですね、昔知らずに頑張ってcsvで頑張って読み込んでました。グラフ化するのは、matplotlibというライブラリを使うのが定番のようなのでそうします。

　色々なサイトを調べまわった結果、以下のような10行程度のプログラムでcsvファイルを読み込んでグラフを描くことができました。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("sample.csv", index_col='time')
df_tmp_humid = data.iloc[:, [0,1]]
df_tmp_humid.plot()
plt.savefig("tmp_humid.png")
plt.show()

　めずらしくちょっとだけプログラムの解説しますとdata = pd.read_csv("sample.csv", index_col='time')でcsvファイルを読み込んでいます。csvファイルの1行目には項目名が入っている前提です（今回だとtime, temperature, humidity、pressure）。index_col='time'で、インデックスとなる列を決めます。今回はtimeにしました。これを省略すると、勝手に1から順にインデックスナンバーが振られます。

　df_tmp_humid = data.iloc[:, [0,1]] は行と列の抽出です。ここでは、最初の':'は全部の行を表しています。また、'[0,1]'は、timeを除いた0番目の列(temperature)と1番目の列(humidity)を表しています。ここで、df_tmp_humidには、temperatureとhumidityの全行のデータが格納しています。

　その後は、df_tmp_humid.plot()でdf_tmp_humidのデータをプロットして、画像ファイルに保存して、結果を表示しているだけですね。sample.csvと同じディレクトリに上記のプログラムをdraw_graph.pyという名前で保存して以下のコマンド実行して下さい。

$ python3 draw_graph.py

　実行するとグラフが表示されます（使用しているデータ量が違うので上記のデータをコピペしたものとは異なる見えかたにはなります）。グラフ。ちゃんと日付もそれらしく読み込めていて良い感じですね。

　同じディレクトリにtmp_humid.pngというグラフの画像ファイルも保存できています。

オシャレなグラフの描き方

　オシャレな見た目のグラフにしたい場合は、Seabornライブラリを使うのが良いです。以前はpipでseabornをインストールしないといけなかったようですが、matplotlibのバージョンが1.4以上だと、Seabornライブラリが無くても、matplotlibの機能でseabornのスタイルを使えるようです。

　具体的にはグラフをplotする前にplt.style.use('ggplot')と書くだけです。先ほどと同じようにグラフを表示するコマンドを実行すると以下のように表示されます。

　おしゃれグラフ

　Macのanaconda3-2.5.0でもRaspberry PiでもLinux(Ubuntu)でも問題なく表示されました。python3-matplotlibパッケージのバージョンが古いとエラーとなるので$ sudo apt-get install python3-matplotlibしてバージョンを上げましょう。

　どうしても古いmatplotlibでseabornスタイルを使いたい場合は、sudo pip3 install seabornでseabornライブラリをインポートしましょう。詳しくは下記サイトなど参照下さい。基本的には、プログラムの冒頭にimport seaborn as snsを追加すれば使えます。

漫画みたいなグラフの描き方

　漫画みたいなグラフにしたいときは、6行目のplt.style.use('ggplot')をplt.xkcd()に書き換えて下さい。以下のようなグラフが表示されます。

　漫画みたいなグラフに関する詳細は以下のサイトを参照下さい。

5行でmatplotlibのグラフで日本語を使えるようにする方法（Macのみ）

　matplotlibのグラフに日本語を表示しようとすると、以下のように四角（□、通称豆腐）が表示されてしまいます。

　文字化けしているグラフ

　一番手軽なのは、以下のように設定することです。

plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'

　文字が正しく表示されたグラフ

　ただ、これでも文字化してしまう文字があります。解消するには、少し面倒ですが、フォントをダウンロードして、フォントを所定の場所（~/Library/Fonts）に移動した後、matplotlibのキャッシュを削除する必要があります。

　そう聞くと面倒くさそうですが、実際は以下4行でOKです。

$ wget https://oscdl.ipa.go.jp/IPAexfont/ipaexg00301.zip
$ unzip ipaexg00301.zip 
$ mv ipaexg00301/ipaexg.ttf ~/Library/Fonts/
$ rm ~/.matplotlib/fontList*.cache

　ただし、最初の1行目実行してフォントをダウンロードする前に、以下サイトでライセンスを一読し、リンク先のアドレスを確認しておきましょう。ダウンロードするのは、IPAexゴシックですが、バージョンが変わるとファイル名の末尾が変わる可能性があります。

https://ipafont.ipa.go.jp/node26#jp

　あとは、グラフを表示する前に、以下の1行を実行してフォントを設定しておけばOKです。事前準備の4行と合わせて5行で日本語設定が可能です。

plt.rcParams['font.family'] = 'IPAexGothic'

　詳細は以下記事参照下さい。

matplotlib のグラフに日本語を表示する方法（文字化け対応） - akiyoko blog

ライブラリを使って日本語を使えるようにする方法

　japanize-matplotlibというライブラリを使うことで、もっと手軽にMac以外でも日本語を使えるようにする方法があります。インストールは、以下コマンド実行するだけです。

$ pip install japanize-matplotlib

　使いたいときは以下です。

import japanize_matplotlib

pip install して import するだけで matplotlib を日本語表示対応させる - Qiita

　Google Colaboratoryでも使用できます。

Google Colaboratoryでもできた！matplotlib日本語化結構めんどくさいからこれ良いね https://t.co/zXialnPnZY pic.twitter.com/wlb7eReNmP
— からあげ (@karaage0703) 2018年10月11日

分かりやすいグラフを簡単に描くライブラリ

　以下記事参照下さい

軸のコンパクトな指定方法

matplotlibユーザーには
ax.set_xlim([0,10])
ax.set_ylim([0,10])
ax.set_xlabel("lon")
...
みたいに冗長に書かずとも
ax.set(xlim=[0,10], ylim=[0,10], xlabel="lon", ...)
と一行で書けることをもっと広めていきたい
— T. Tsukada (@hu_tsukada) August 27, 2021