3. 基本的なグラフの作成（折れ線グラフ・棒グラフ）¶

このセクションでは、Plotly を用いて基本的なグラフである折れ線グラフと棒グラフの作成方法を学びます。実践的なコードを通じて、データを視覚化するための基本的なスキルを養いましょう。

3.1 折れ線グラフの作成¶

折れ線グラフは、データポイントを線で結ぶことで、データの変化を視覚的に示します。以下に、折れ線グラフを作成する基本的な手順を示します。

3.1.1 データの準備¶

まずは、データを用意します。以下の例では、月ごとの売上データを使用します。

import plotly.graph_objects as go

# データの準備
months = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May']
sales = [100, 150, 130, 170, 200]

3.1.2 折れ線グラフの生成¶

plotly.graph_objectsのgo.Figureを使用して、データを視覚化しましょう。

# 折れ線グラフの作成
fig = go.Figure()

# データを追加
fig.add_trace(go.Scatter(x=months, y=sales, mode='lines+markers', name='Sales'))

# グラフの表示
fig.show()

3.2 棒グラフの作成¶

棒グラフは、カテゴリー間のデータを比較するために使用されます。次に、棒グラフの生成方法を説明します。

3.2.1 データの準備¶

折れ線グラフと同様に、月ごとの売上データを使用します。

# データの準備（同様のデータを使用）
months = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May']
sales = [100, 150, 130, 170, 200]

3.2.2 棒グラフの生成¶

plotly.graph_objectsを用いた棒グラフの生成方法は以下のとおりです。

# 棒グラフの作成
fig = go.Figure()

# データを追加
fig.add_trace(go.Bar(x=months, y=sales, name='Sales'))

# グラフの表示
fig.show()

3.3 演習課題¶

次のデータを基に、折れ線グラフと棒グラフを作成してみましょう。

# 演習用データ
months = ['June', 'July', 'August', 'September', 'October']
sales = [220, 180, 250, 230, 210]

1. 上記のデータを使って、折れ線グラフを作成し、どの月に売り上げが最も多かったかを確認してください。
2. 同じデータで棒グラフを作成し、各月の売上データを比較してください。

この章では、Plotly を用いて基本的な折れ線グラフと棒グラフを作成する方法を学びました。次のセクションでは、この基礎を活かし、より高度なグラフのカスタマイズ方法を学んでいきます。