棒グラフ ― bar

導入

棒グラフは、カテゴリ間の大小の比較が得意です。商品ごとの売上、地域ごとの人口などに向いています。

説明

plt.bar(ラベル, 値) で棒グラフになります。ラベルには文字列のリストを渡せます。

import matplotlib.pyplot as plt

products = ["Apple", "Orange", "Grape", "Peach"]
sales = [300, 180, 420, 260]

plt.bar(products, sales, color="teal")
plt.title("Sales by Product")
plt.ylabel("sales")
plt.show()

pandas の集計結果は、そのまま棒グラフに渡せます。groupby の結果を可視化する定番パターンです。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({
    "team": ["A", "B", "A", "B", "C"],
    "score": [80, 60, 90, 70, 100],
})
avg = df.groupby("team")["score"].mean()
print(avg)

plt.bar(avg.index, avg.values, color="orange")
plt.title("Average Score by Team")
plt.show()

avg.index（チーム名）と avg.values（平均点）を bar に渡すだけ。集計と可視化がつながりました。

やってみよう

plt.bar を plt.barh に変えると、横向きの棒グラフになります。項目名が長いときに便利です。

演習

{"Mon": 120, "Tue": 200, "Wed": 150} の売上を棒グラフにしてください（キーをラベル、値を高さに）。タイトルは "weekly"。