[これだけでOK！]縦折れ線グラフの簡単な作成方法！

概要
下準備
グラフ用データの作成
縦折れ線グラフの作成
複数項目の縦折れ線グラフでの表示
まとめ

概要

こんにちは、すのくろです。

今回は、折れ線グラフの応用で縦折れ線グラフの作成方法について解説していきます。

縦折れ線グラフというのは、下図のようなものです。

縦折れ線グラフは様々な指標について、データ項目をまとめて眺めていくときに便利です。

製品評価等のための官能検査に用いられる「SD法」でのアウトプットであるSDプロフィール（SDプロファイル）もこのような縦折れ線グラフを使って、各製品の特徴をまとめたりもしています。

普通に一つの関数で縦折れ線グラフは作れないと思いますので、少し工夫して作成する方法を試行錯誤して考えたのでお伝えします。

それでは早速やっていきましょう！

下準備

まずは必要なライブラリをインポートします。

使うのは基本的なものだけです。

# 数値計算やデータフレーム操作に関するライブラリをインポートする
import numpy as np
import pandas as pd
# 図やグラフを図示するためのライブラリをインポートする。
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

グラフ用データの作成

次にグラフ用のデータを例として作成しておきます。

今回は、10行５列のデータでA~Eの５項目でそれぞれデータが10個あるイメージです。

# グラフ用データの作成
data = np.random.randint(1, 10, (10, 5))
colname = ["A", "B", "C", "D", "E"]

df = pd.DataFrame(data, columns=colname)
df

縦折れ線グラフの作成

それでは本題の縦折れ線グラフの作成を進めていきます。

縦折れ線の実態としては、通常の折れ線グラフの軸の向きを回転させて図を作成して、その図を回転させて利用する方法をとっています。

まずは最初の列「A」だけの縦折れ線グラフを作成します。

# 折れ線グラフのプロット

plt.plot(df.iloc[:, 0], "o", c="k", mec='k', ls="solid", label =colname[0])

# plt.legend()
plt.xlabel("item", rotation=180)
plt.ylabel("value")
plt.xticks(range(10), rotation=90)
plt.yticks(rotation=90)

このグラフを使うときに90度させればOKです。

（画像の回転もプログラミングで自動化したいという方は、OpenCVを使う方法もあります。しかしそこまで凝ってやる必要はないかなと思います笑）

↓回転後（パワポ等に貼り付ける時）

複数項目の縦折れ線グラフでの表示

あとは、プロットする項目をfor文で追加してあげればほぼ完成です。

縦折れ線グラフは線が多いので、線の色、種類、マーカー形も変化させてあげると見やすくなると思います。

colors = ["k", "b", "g", "y", "r"]
linestyles =["solid", "dotted", "dashdot", "dashed", "solid"]

for i in range(len(colname)):
    plt.plot(df.iloc[:, i], "o", color=colors[i], mec='k', ls =linestyles[i], label=colname[i])

plt.xlabel("item", rotation=180)
plt.ylabel("value")
plt.xticks(range(10), rotation=90)
plt.yticks(rotation=90)
# plt.legend()
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(.5, -.15), ncol=5)