6. データ可視化

データの可視化は、データの特徴やパターンを直感的に理解するために非常に重要です。数値やテキストがただ膨大に並んでいるだけでは、全体像や傾向、重要なポイントを把握するのが難しく、データに潜む有益な情報や異常値、関係性などを見逃してしまうことがあります。視覚的にデータを表現することで、複雑な情報でも一目で理解しやすくなり、分析結果をより直感的に捉えることが可能になります。

どんぐりは見つけた時には芽が出てる。異常値も同じ。見えるようにしておかないと、手遅れになる。

Python には、データの可視化を行うためのライブラリがいくつも用意されています。中でも最も古く、広く利用されているのが Matplotlib です。基本的なグラフから高度な表現まで対応可能で、機能も非常に豊富です。Seaborn は、Matplotlib を基盤として構築された高水準の可視化ライブラリで、より簡潔なコードで洗練されたグラフを描画できます。ほかに、Plotly といったライブラリではインタラクティブなグラフを生成でき、ウェブページ形式での表示が可能です。マウス操作でグラフの拡大・縮小・回転ができるため、ウェブアプリケーションなどの開発において非常に便利です。

これらのライブラリをインストールするには、pip コマンドを使用します。ただし、すべてのライブラリを一度にインストールする必要はありません。必要になったタイミングで、必要なものだけをインストールすれば十分です。Jupyter Notebook 上でインストールを行う場合は、pip の代わりに !pip を使用します。

pip install matplotlib
pip install seaborn
pip install plotly[express]

各ライブラリをコード内で使用するには、以下のようにインポートします。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px