Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう

前回のレッスンでは折れ線グラフについて解説をしました。この動画では実践編としては株価のデータを折れ線グラフで可視化するということやっていきます。

▼目次
00:00 はじめに
01:32 ライブラリのインポート
02:36 日経平均株価データの取得
04:28 線グラフの作成
05:26 グラフサイズの変更
06:33 メモリのサイズを変更
06:55 軸に名前（ラベル）をつける
07:32 グラフにグリッドを表示
08:16 グラフの色を変更
08:44 グラフの線の太さを変更
09:03 グラフの線のスタイルを変更
09:19 グラフにマーカーを追加
09:42 グラフタイトルを追加
10:18 データフレームに行番号を追加
10:47 グラフにアノテーション（矢印付き注釈）を追加
13:15 グラフの保存
13:45 移動平均の計算
15:11 複数の線グラフの表示
15:54 グラフの色をカラーコードで指定
16:11 グラフの判例のサイズを変更

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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
前回のMatplotlib & Seaborn 入門コース第二回目では、Matplotlibの基本的な使い方を線グラフを使って解説をしていきました。
具体的には、線グラフの色の変え方、線グラフの太さの変更、タイトルをつけたり、凡例、注釈をつける方法などを勉強していきました。
そして、この動画では、日経平均株価のデータを使って前回学んだことを実践していきたいと思います。
Matplotlib & Seaborn 入門コースでは、株価や仕事でよく使いそうな売上データなどを使って、基礎を解説した動画の次に実践の動画をアップしていく予定です。
つまり、基礎の次に実践、基礎、実践といった感じで、すぐに使える方法やイメージをお伝えできればと思っています。

また、この動画からは、Google Colaboratoryを使っていきます。
Google Colaboratoryは、URLにアクセスするだけPythonやPythonでよく使うライブラリを利用することができます。
つまり、インストールが不要で、GoogleDriveにアクセスさえできれば、すぐに使うことができます。
Google Colaboratoryの使い方についてはこの動画をご覧ください。
会社のパソコンにPythonのインストールが難しい方は、Google Colaboratoryの利用も検討してみてください。

それでは、レッスンをはじめていきましょう。

## ライブラリインポート

それでは、日経平均株価のデータを使って、matplotlibでグラフを作成してみましょう。

“`python
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
“`

まずは、ライブラリをインポートする記述をします。
ライブラリとは、よく使う機能や関数をまとめて簡単に使えるようにしたものです。
pandasをインポートします。
pandasはデータ解析を支援する機能を提供するライブラリです。
データ集計やデータ加工といった機能が入っています。
import pandas as pdと書きます。
asはライブラリ名好きな名前にすることができます。
従ってpdという名前でpandasを使うことができます。
pandas_datareaderは、日経平均やナスダック、日本の個別銘柄のデータを取得することができるライブラリです。
matplotlibはグラフを描画するためのライブラリです。
Jupyternotebook上で作成したグラフを表示できるように、%matplotlib inlineと記述しましょう。
実行します。
インポートが完了しました。

## データ取得
“`python
start = ‘2019-11-01’
end = ‘2020-11-01’

df = data.DataReader(‘^N225′,’yahoo’, start, end)
“`

それでは、日経平均株価のデータを取得してみましょう。
startという変数に、取得したいデータの最初の日を記述します。
今回は2019年11月1日からとします。
合わせて、取得したいデータの最後の日をendという変数に代入します。
今回は2020年11月1日までとします。
次に、取得したデータを格納するためのデータフレームを作成します。
dfという変数を記述しイコール、pandas_datareaderの省略名data、ドット、DataReaderの後に丸括弧、丸括弧の中に引数を記述していきます。
第一引数に取得したい株価のティッカーシンボルをシングルコーテーションでくくります。今回は日経平均株価のデータを使用するので、ハットを書いて大文字のN、225と書きます。
次の引数に、yahooファイナンスからデータを取得するのでデータソース名としてyahooと記述しシングルコーテーションでくくります。
最後に取得するデータの期間であるstartとendを記述します。
実行します。
これで、dfという変数に指定した期間の日経平均株価が格納されました。

“`python
df.head(10)
“`

データフレームの中身を確認してみましょう。
上位10件を表示させる記述をします。
df.headの丸括弧の中に10を記述します。
実行します。
上位10件が表示されました。
データの詳細については、python株価コースで詳しく説明しています。
また、基礎からしっかり勉強されたい方はPandas入門コースをご覧ください。
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さてレッスンに戻ります。

## 終値グラフ描画

“`python
x = df.index
y = df[‘Adj Close’]

plt.plot(x,y)
“`

次に、xとyにデータを代入していきます。
xはグラフの横軸、つまりx軸のデータです。
日時のデータを代入するため、df.indexと記述します。
このように記述をすると、データフレームのインデックスを取得できます。
また、先ほどデータフレームをみたように、インデックスは日付です。
つまり、日付のデータを取得できます。
yはグラフの縦軸、つまりy軸のデータです。
ここでは、日経平均株価の調整済みの終値を示すCloseのデータをグラフにしていきましょう。
最後に、データをグラフにプロットする記述をします。
plt.plotの丸括弧の中に、第一引数としてx軸のデータのｘ、第二引数としてy軸のデータのyを記述します。
実行します。
グラフが表示されました。

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#Python #グラフ #Matplotlib #Seaborn