マジックを使用してデータグラフを作成する

このセクションに記載されているラインマジックは、特定タイプのデータのレンダリングや、グラフライブラリとの関連付けに特化したものです。

%table

%table マジックコマンドを使用して、データフレームデータをテーブル形式で表示できます。

次の例では、2 列 3 行のデータが含まれるデータフレームを作成し、データを表形式で表示しています。

%matplot

Matplotlib は Python で静的な視覚化、アニメーション化による視覚化、インタラクティブな視覚化を作成するための包括的なライブラリです。matplotlib ライブラリをノートブックセルにインポートした後、%matplot マジックコマンドを使用してグラフを作成することができます。

次の例では、matplotlib ライブラリをインポートして X Y 座標セットを作成し、その後 %matplot マジックコマンドを使用して点グラフを作成しています。

import matplotlib.pyplot as plt 
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] 
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144] 
plt.plot(x,y) 
%matplot plt

matplotlib ライブラリと seaborn ライブラリを併用する

Seaborn は Python で統計グラフィックを作成するためのライブラリです。matplotlib 上に構築され、pandas (Python データ分析) データ構造と密接に統合されます。%matplot マジックコマンドを使用して、seaborn データをレンダリングすることもできます。

次の例では、matplotlib ライブラリと seaborn ライブラリの両方を使用して、単純な棒グラフを作成しています。

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

x = ['A', 'B', 'C'] 
y = [1, 5, 3] 

sns.barplot(x, y) 
%matplot plt

%plotly

Plotly は Python 用のオープンソースのグラフライブラリであり、インタラクティブなグラフを作成するために使用できます。%ploty マジックコマンドを使用して、ploty データをレンダリングすることができます。

次の例では、株価データに StringIO、plotly、pandas ライブラリを使用して、2015 年 2 月と 3 月の株式活動グラフを作成しています。

from io import StringIO 
csvString = """ 
Date,AAPL.Open,AAPL.High,AAPL.Low,AAPL.Close,AAPL.Volume,AAPL.Adjusted,dn,mavg,up,direction 
2015-02-17,127.489998,128.880005,126.919998,127.830002,63152400,122.905254,106.7410523,117.9276669,129.1142814,Increasing 
2015-02-18,127.629997,128.779999,127.449997,128.720001,44891700,123.760965,107.842423,118.9403335,130.0382439,Increasing 
2015-02-19,128.479996,129.029999,128.330002,128.449997,37362400,123.501363,108.8942449,119.8891668,130.8840887,Decreasing 
2015-02-20,128.619995,129.5,128.050003,129.5,48948400,124.510914,109.7854494,120.7635001,131.7415509,Increasing 
2015-02-23,130.020004,133,129.660004,133,70974100,127.876074,110.3725162,121.7201668,133.0678174,Increasing 
2015-02-24,132.940002,133.600006,131.169998,132.169998,69228100,127.078049,111.0948689,122.6648335,134.2347981,Decreasing 
2015-02-25,131.559998,131.600006,128.149994,128.789993,74711700,123.828261,113.2119183,123.6296667,134.0474151,Decreasing 
2015-02-26,128.789993,130.869995,126.610001,130.419998,91287500,125.395469,114.1652991,124.2823333,134.3993674,Increasing 
2015-02-27,130,130.570007,128.240005,128.460007,62014800,123.510987,114.9668484,124.8426669,134.7184854,Decreasing 
2015-03-02,129.25,130.279999,128.300003,129.089996,48096700,124.116706,115.8770904,125.4036668,134.9302432,Decreasing 
2015-03-03,128.960007,129.520004,128.089996,129.360001,37816300,124.376308,116.9535132,125.9551669,134.9568205,Increasing 
2015-03-04,129.100006,129.559998,128.320007,128.539993,31666300,123.587892,118.0874253,126.4730002,134.8585751,Decreasing 
2015-03-05,128.580002,128.75,125.760002,126.410004,56517100,121.539962,119.1048311,126.848667,134.5925029,Decreasing 
2015-03-06,128.399994,129.369995,126.260002,126.599998,72842100,121.722637,120.190797,127.2288335,134.26687,Decreasing 
2015-03-09,127.959999,129.570007,125.059998,127.139999,88528500,122.241834,121.6289771,127.631167,133.6333568,Decreasing 
2015-03-10,126.410004,127.220001,123.800003,124.510002,68856600,119.71316,123.1164763,127.9235004,132.7305246,Decreasing 
""" 
csvStringIO = StringIO(csvString) 
 
from io import StringIO 
import plotly.graph_objects as go 
import pandas as pd 
from datetime import datetime 
df = pd.read_csv(csvStringIO) 
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'], 
open=df['AAPL.Open'], 
high=df['AAPL.High'], 
low=df['AAPL.Low'], 
close=df['AAPL.Close'])]) 
%plotly fig