【Python/Matplotlib】2軸グラフの作成方法を解説

#　必要なライブラリの読み込み
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os

#使用データセット入手先 -> https://www.kaggle.com/unitednations/international-greenhouse-gas-emissions
#国連提供 温室効果ガスデータセット 1990-2017

#データの読み込み　保存先、ファイル名は要修正
directory = ["../Data"]
file = ["greenhouse_gas_inventory_data.csv"]
df = pd.read_csv(os.path.join(directory[0], file[0]))
Column_List = df.columns

print('--------------------------------------------------')
print('df_shape: (%i,%i)' % df.shape)
print('--------------------------------------------------')

df.head()

#今回使用するCO2とCH4のcategoryがどれになるかを確認
category_name = df["category"].unique()

#日本のCO2排出量でフィルタリング
df_co2 = df[(df["category"] == category_name[0]) & (df["country_or_area"] == "Japan")]

#CH4排出量でフィルタリング
df_ch4 = df[(df["category"] == category_name[4]) & (df["country_or_area"] == "Japan")]

print(df_co2.info())
print(df_ch4.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 25 entries, 500 to 524
Data columns (total 4 columns):
 #   Column           Non-Null Count  Dtype  
---  ------           --------------  -----  
 0   country_or_area  25 non-null     object 
 1   year             25 non-null     int64  
 2   value            25 non-null     float64
 3   category         25 non-null     object 
dtypes: float64(1), int64(1), object(2)
memory usage: 1000.0+ bytes
None
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 25 entries, 4572 to 4596
Data columns (total 4 columns):
 #   Column           Non-Null Count  Dtype  
---  ------           --------------  -----  
 0   country_or_area  25 non-null     object 
 1   year             25 non-null     int64  
 2   value            25 non-null     float64
 3   category         25 non-null     object 
dtypes: float64(1), int64(1), object(2)
memory usage: 1000.0+ bytes
None

#時系列データの表示

#plot用の箱を作成
fig, ax = plt.subplots()

#x軸に時間、y軸にco2の排出量を記載
ax.plot(df_co2["year"], df_co2["value"])
plt.show()

#label/markerの追加

#plot用の箱を作成
fig, ax = plt.subplots()

#x軸に時間、y軸にco2の排出量を記載
ax.plot(df_co2["year"], df_co2["value"], marker ="o", linestyle = "--", color ="r")
plt.show()

#同じグラフに2軸示す

#plot用の箱を作成
fig, ax = plt.subplots()

#x軸に時間、y軸にco2の排出量を記載
#CO2排出量
ax.plot(df_co2["year"], df_co2["value"], marker ="o", linestyle = "--", color ="r")
#メタン排出量
ax.plot(df_ch4["year"], df_ch4["value"], marker ="x", linestyle = "-", color ="b")
plt.show()

#同じグラフに2軸示す

#plot用の箱を作成
fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twinx()

#x軸に時間、y軸にco2の排出量を記載
#CO2排出量
ax.plot(df_co2["year"], df_co2["value"], marker ="o", linestyle = "--", color ="r")
ax.set_xlabel('Time')
ax.set_ylabel('CO2 Emission', color='r')
ax.tick_params('y', colors="r")

#メタン排出量
ax2.plot(df_ch4["year"], df_ch4["value"], marker ="x", linestyle = "-", color ="b")
ax2.set_ylabel('CH4 Emission', color='b')
ax2.tick_params('y', colors="b")
plt.show()