PythonのPandasで折れ線グラフを表示する方法について

2025年7月25日

PythonのPandasを使って折れ線グラフ（line plot）を表示する方法について、初心者の方でも理解できるように、基本から応用まで丁寧に解説します。

折れ線グラフは、時系列データや連続データの変化を視覚的に捉えるのに非常に適したグラフです。

【基本編】PandasのDataFrameから折れ線グラフを描く

例：簡単な時系列データ

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプルデータの作成
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2025-01-01', periods=6, freq='M'),
    'Sales': [100, 150, 130, 170, 160, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 日付をインデックスに設定
df.set_index('Date', inplace=True)

# 折れ線グラフの描画
df.plot()

# グラフの装飾
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.grid(True)

# 表示
plt.show()

ポイント

df.plot() は、Pandasの ラッパー関数 で、matplotlib.pyplot.plot() を内部的に呼び出します。
index（ここでは日付）がX軸、列（ここではSales）がY軸になります。

【応用編】複数の折れ線を描く（列が複数ある場合）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データ作成
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2025-01-01', periods=6, freq='M'),
    'Product_A': [100, 120, 130, 140, 150, 160],
    'Product_B': [80, 90, 95, 110, 120, 130]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('Date', inplace=True)

# 複数系列の描画
df.plot()

# 装飾
plt.title('Monthly Sales Comparison')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(True)

# 表示
plt.show()

【装飾編】スタイルや色、マーカーの指定

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データ作成
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2025-01-01', periods=6, freq='M'),
    'Product_A': [100, 120, 130, 140, 150, 160],
    'Product_B': [80, 90, 95, 110, 120, 130]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('Date', inplace=True)

# スタイルの指定（マーカー、色、線の種類など）
df.plot(style=['o-', 's--'], color=['blue', 'green'], figsize=(10,6))

# 装飾
plt.title('Styled Line Plot')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.grid(True)

# 表示
plt.show()

各オプションの意味

style=['o-', 's--']: マーカー付き折れ線（oは円、sは四角、’-‘は実線、’–‘は破線）
color=['blue', 'green']: 線の色指定
figsize=(10,6): グラフのサイズ（横×縦）

【細かい調整】x軸のラベル間隔や回転

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データ作成
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2025-01-01', periods=6, freq='M'),
    'Sales': [100, 150, 130, 170, 160, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('Date', inplace=True)

# 描画
df.plot()

# ラベルの調整
plt.xticks(rotation=45)  # X軸ラベルを45度回転
plt.tight_layout()       # レイアウトの自動調整
plt.title('Sales with Rotated Labels')
plt.grid(True)

# 表示
plt.show()

【Tips】Jupyter Notebookで表示がうまくいかない場合

# ノートブックの最初のセルに書いてください
%matplotlib inline

このマジックコマンドをセルの最初に書くことで、Jupyter Notebook上にグラフを表示できるようになります。

まとめ：Pandasで折れ線グラフを描く手順

ステップ	内容
1	`pandas` と `matplotlib.pyplot` をインポート
2	DataFrameを作成し、必要であればインデックスを日付に変更
3	`df.plot()` でグラフを描画
4	`plt.title()`, `plt.xlabel()`, `plt.ylabel()` などで調整
5	`plt.show()` で表示