Python in Excelのmatplotlib／seabornで、意思決定に役立つデータの可視化に挑戦

Python in Excel実務入門：Excelデータ分析の新パラダイム 第3回

　前回は、xl()で取り込んだDataFrameのクレンジング・groupby集計・merge結合までを確認しました。数値の一覧のままでは分布や相関、ばらつきは伝わりにくいため、本稿ではmatplotlibとseabornを使い分け、意思決定に効くグラフをセルの中に描く方法を解説します。セルの値やフィルターの変更にグラフが連動する点も、ぜひ体験してください。

Excelセル内へのグラフ出力の基本

　ここでは、xl(..., headers=True)で読み込んだDataFrameをグラフにする基本パターンと、matplotlibとseabornの役割分担を確認します。

　サンプルとして、事務機器メーカー営業部の月次実績データ（複合機・プリンター・シュレッダー、1月～6月）を使います。見出しを含む次の19行をシートの左上（A1:E19）に入力し、本稿全体で使い回してください。

表：月次実績データのサンプル（A1:E19）

月	商品カテゴリ	売上	広告費	問い合わせ件数
1月	複合機	980	120	42
2月	複合機	1050	130	46
3月	複合機	1880	320	88
4月	複合機	1650	285	76
5月	複合機	1520	260	70
6月	複合機	1120	145	50
1月	プリンター	1180	150	95
2月	プリンター	1240	165	102
3月	プリンター	1310	180	108
4月	プリンター	1290	175	105
5月	プリンター	1360	195	112
6月	プリンター	1420	205	118
1月	シュレッダー	620	70	55
2月	シュレッダー	650	75	58
3月	シュレッダー	610	68	54
4月	シュレッダー	680	82	62
5月	シュレッダー	700	88	65
6月	シュレッダー	720	92	67

　売上・広告費の単位は千円、問い合わせ件数は件です。

画像としての埋め込みの考え方

　Excelの標準グラフはセルとは別のグラフオブジェクトですが、Python in Excelでは、matplotlibで作成したFigureなどをセルの出力として表示できます。入力データが変わって再計算されると、Pythonコードも再実行され、グラフが更新されます。ここでは、xl()で表を読み込み、月ごとの売上合計を折れ線グラフにします。

　コードの確認や編集は、数式タブの［Python］グループにある［エディター］から行えます。

数式タブからPythonエディターを開く

　まず、基本的なグラフ可視化コードを実行してみます。Pythonセルにコードを入力すると、Pythonエディターでコードを編集できます。エディターでは、コードと出力プレビューを確認できます。なお、グラフのタイトルや軸ラベルが長くて切れる場合は、最後のfigの前にfig.tight_layout()を加えると、レイアウトを自動的に調整できます。

python

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.sans-serif"] = [  # (1)
    "Yu Gothic", "Meiryo", "MS Gothic",
     "Hiragino Sans", "sans-serif"
]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

df = xl("A1:E19", headers=True)  # 表を読み込んで月ごとに集計
monthly = df.groupby("月")["売上"].sum()

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(monthly.index, monthly.values)  # 折れ線グラフを描画
fig  # (2)

　コードの最後のfig（2）がそのまま画像としてセルに返ります。先頭のplt.rcParams（1）は、x軸の「1月」などの日本語を表示できるよう、使用するフォントの候補を指定しています。指定したフォントは実行環境によって利用できるものが異なるため、このように複数の候補を並べています。プレビューには3カテゴリ合計の月次売上（千円）の折れ線が表示され、3月を頂点に山型になります。

Pythonエディターに折れ線グラフがセルに画像として出力された状態