Seaborn
Seabornについて
- Seabornって何？
- Seabornを使うためには？
- Seabornってどうやってインストールするの？
- Seabornを使ってみよう！
Seabornって何？
Seabornとは
- Pythonでグラフやチャートを作るためのライブラリです
- matplotlibで作ったグラフやチャートをよりカッコよくすることができます
- 目的によって色々な形のグラフやチャートを作成することができます
Seabornを使うためには？
Seabornを使うには？
- インストールする必要があります
Seabornってどうやってインストールするの？
Seabornのインストール方法
- Anaconda Promptでインストールする
- pipコマンドでインストールする
Anaconda Promptでインストールする方法
Anaconda Promptのケース conda install seaborn
pipコマンドでインストールする方法
[/] Jupyter Notebookのケース pip install seaborn #JupyterNotebookのケース ! pip install seaborn
Seabornを使ってみよう！
Seabornのライブラリをインポートする
#snsというかたちでseabornをインポート import seaborn as sns
Yahoo!financeで株価データの取得
#株価の取得とチャート化に必要なライブラリをインポート
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance
#S&P500指数
spx = yfinance.download('^GSPC',start='2020-01-01',end='2021-12-31',interval='1d',auto_adjust=True,treads=True)['Close']
#ダウジョーンズ
dji = yfinance.download('^DJI',start='2020-01-01',end='2021-12-31',interval='1d',auto_adjust=True,treads=True)['Close']
#ナスダック指数
nsdq = yfinance.download('^IXIC',start='2020-01-01',end='2021-12-31',interval='1d',auto_adjust=True,treads=True)['Close']
取得したデータの編集
#pd.concatで取得したデータの統合
df = pd.concat([spx,dji,nsdq],axis=1)
#df.columnsでカラム名を付ける
df.columns=('SPX500','DOW','NASDAQ')
Seabornでナスダック指数をチャートにしてみる
#画像サイズの設定 plt.figure(figsize=(15,8)) #チャート画像の色の設定 sns.set_style(style='darkgrid') #ナスダック指数をチャート化 df['NASDAQ'].plot(color='darkblue',lw=5,label='S&P500') plt.legend(fontsize=25)
こんなこともできます
・ナスダック指数とS&P500指数の関係
plt.figure(figsize=(15,8))
sns.regplot(df['NASDAQ'],df['SPX500'],scatter_kws={'color':'indigo'},line_kws={'color':'blue'})
・米国株価指数の相関関係
plt.figure(figsize=(15,8))
sns.heatmap(df.corr(),annot=True,annot_kws={'fontsize':25},cmap='Blues')
Seabonの効率的な学習方法とは？
データの可視化はPythonのデータ分析で必須のスキル
ただの数字の羅列では、分析の結果が何を意味するのか？がわかりません。
また、それを人に伝えることもできません。
なのでグラフやチャートの作成スキルは、Pythonのデータ分析で必須のスキルなのです。
matplolibで作成したグラフやチャートを洗練することができるSeabornはー
すぐれたコミュニケーションのツール
なのです。
Seabornの効率的な学習方法とは？
Seabornは、matplotlibがベースとなっています。
なので、matplotlibの学習を終えてからSeabornを学ぶのがよいでしょう。
ジェイがおすすめする学習方法は、オンライン動画でプログラミングが学べる『Udemy』で学ぶことです。
Udemyには色々なPythonの講座があります。
その中からSeabornを学ぶならば、以下の講座がおすすめす。
The Complete Pandas Bootcamp 2021: Data Science with Python
『げ！英語の講座？』と思う人がいるかもしれません。
ご安心ください。
英語ができなくても大丈夫！
この講師の英語は簡単です。なので聞いているうちにしゃべっている内容がわかります。また動画を見ていればやってることも簡単にわかります
この講座はPandas、NumPy、matplolibがすべて学べる構成となっています。
短時間でSeabornが学べる
Seabornは『たったの40分』でキホンがマスターできる内容
となっています。
またー
ここも重要です！
生きた英語が学べる
こともこの講座をおすすめする理由です。
これからグローバル化はどんどん進んでいくでしょう。
ということは、英語のスキルはこれからますます重要になってきます。
Pythonの勉強と英語の勉強が同時にできる『The Complete Pandas Bootcamp 2021: Data Science with Python』は、これからPythonを学ぶビジネスパーソンにとって最適な講座です。
Seabornの学習方法やSeabornによる分析記事については以下をご覧だくさい！
