Up

折れ線の描画

比率の分布を条件間で比較するとき、折れ線グラフを使うことができる。Spiegelhalter (2019)のFigure 0.2には、死亡時刻別の死亡者の比率をShipmanの患者と他の医師の患者とで比較した折れ線が載っている。このグラフを描くPythonスクリプト例をリスト１のように作成した。入力データファイル00-2-shipman-times-x.csvは、Spiegelhalter(2019), p. xviに記載されているウェブサイトからダウンロードしたものであり、リスト１のスクリプトはダウンロードしたRスクリプトを参考にした。

リスト１のスクリプトを実行すると、図１のグラフが表示される。

図１

Shipmanの患者の死亡時刻が、他の患者に比べて昼過ぎに多いが、Shipmanが昼食後に診察していたことが説明されている（Spiegelhalter, 2019）。

リスト１　折れ線グラフの描画

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# ダウンロードしたファイルの読み込み

d_csv = pd.read_csv('00-2-shipman-times-x.csv')

hour = d_csv['Hour']

shipman = d_csv['Shipman']

comparison = d_csv['Comparison']

for v in zip(hour, shipman, comparison):

print(v)

fig, ax = plt.subplots()

plt.suptitle('Deaths by Hour of Day ', fontsize=16, ha='center')

plt.title('Fron Shipman dataset', fontsize=14, loc='center')

plt.plot(hour, shipman, '-', c='b')

plt.plot(hour, comparison, '-.', c='r')

plt.grid(True, linestyle=':')

plt.text(8, 12,'Shipman', c='b', fontsize=14)

plt.text(2, 7, "Comparison GP's", c='r', fontsize=14)

plt.xlabel('Hour of Day', fontsize=14)

plt.ylabel('% of Deaths', fontsize=14)

plt.show()

参考文献

岡本安晴（2019）　いまさら聞けないPythonでデータ分析．丸善出版

Spiegelhalter, D. (2019). The art of statistics: Learning from data. Pelican

Home