plotly.expressを使用して、エネルギーデータの散布図を描く方法をご紹介します。今回は、電力量とガス量、熱源出口温度、熱源入口温度をそれぞれx,yとして一気にすべての散布図を描きます。
メリット
- エクセルと異なり、すべてのデータを一気に可視化できる。
- 表示されたグラフを連動して動かす(拡大・縮小)ことができる。
- 描画が手軽にできるにできるため作業時間の大幅削減が可能

使用するエネルギーデータ
今回は、こちらのデータを使用します。

plotly.expressで多次元散布図(scatter_matrix)を作成する
SampleCode
- ライブラリをimportする
- csvファイルを読み込んでデータフレームにする
- px.scatter_matrixで散布図を描画する
# ライブラリのimport import pandas as pd import plotly.express as px #csvファイルの読み込み df = pd.read_csv('./sample.csv',encoding='shift-jis',index_col=[0],parse_dates=[0]) # データフレームを1日毎のデータにリサンプリングする df_d = df.resample('d').mean() # plotly.expressで散布図の描画 # 今回は、x='電力量',y='ガス量',z='熱源出口温度'としました # colorには、タイムスタンプを月毎の数値で表したものを指定しています。 px.scatter_matrix(data_frame=df_d)

項目 | 説明 |
---|---|
data_frame | データフレームの指定します。(今回は、df_d) |
TIPS:年月日ごとにプロットの色を変更する
colorを指定するだけで、簡単に色分けすることができます。今回は、データフレームのindexをyyyy/mm
別に色分けしたいと思います。
px.scatter_matrix(data_frame=df_d,color=df_d.index.strftime("%Y/%m"))

項目 | 説明 |
---|---|
data_frame | データフレームの指定します。(今回は、df_d) |
color | colorに指定するカラムを指定します。(今回は、「タイムスタンプの月」) |
コメント