【Python】時系列データ（為替データ）をグラフ表示してみた。

公開日： 2018/12/15 : 最終更新日：2018/12/16 Python Matplotlib, pandas, グラフ表示, 為替データ

今回は、pandas・matplotlib ライブラリを使って、時系列データ（為替データ）をグラフ表示してみました。

OS は Linux の Ubuntu です。

Contents

1 pandas ライブラリのインストール
2 CSV ファイルを読み込む
3 matplotlib ライブラリをインストール
4 ターミナル上で画像を表示
5 参考書籍

pandas ライブラリのインストール

CSV や Excel ファイルを読み込み、必要な部分を抽出するために、python の pandas ライブラリを使います。

pandas のインストールは以下のコマンドで行います。

$ sudo pip install pandas

$ sudo python3 -m pip install pandas

$ sudo pip install pandas

$ sudo python3 -m pip install pandas

CSV ファイルを読み込む

以下の日本銀行のホームページから、為替のデータをダウンロードします。

https://www.stat-search.boj.or.jp/

ブラウザからダウンロードすると処理がめんどくさいので wget でダウンロードしました。

$ wget https://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/html/nme_R031.31278.20181213170658.02.csv

1	$ wget https://www.stat-search.boj.or.jp/ssi/html/nme_R031.31278.20181213170658.02.csv

ただし、こちらは2018年12月時点でのデータとなっています。

CSV ファイルでは以下のようになっています。

以下のスクリプトで読み込みを行います。

ただし、CSV のファイル名は「exchange.csv」にあらかじめ変更しておきます。

import pandas as pd # pandas を pd という名前でインポートする

print( pd.read_csv('exchange.csv', encoding='cp932') )

import pandas as pd # pandas を pd という名前でインポートする

print( pd.read_csv('exchange.csv', encoding='cp932') )

以下のように表示されます。

もう少し、見やすく整形します。

import pandas as pd # pandas を pd という名前でインポートする

#
# オプション説明
# encoding ：ファイルのエンコーディング
# header　 ：これより前の行は無視される
# names ：列の名前リスト
# skiounitaialspace：Trueとすると、区切り文字の後に続くスペースを無視する
# index_col ：インデックスとして使用する列番号
# parse_dates ：True にすると、インデックスに使用した列に対して日時としてのパースを試みる
#
df_exchange = pd.read_csv('exchange.csv', encoding='cp932', header=1, names=['date', 'USD', 'rate'], skipinitialspac
e=True, index_col=0, parse_dates=True)

print(df_exchange)

import pandas as pd # pandas を pd という名前でインポートする

# オプション説明

# encoding ：ファイルのエンコーディング

# header　：これより前の行は無視される

# names ：列の名前リスト

# skiounitaialspace：Trueとすると、区切り文字の後に続くスペースを無視する

# index_col ：インデックスとして使用する列番号

# parse_dates ：True にすると、インデックスに使用した列に対して日時としてのパースを試みる

df_exchange = pd.read_csv('exchange.csv', encoding='cp932', header=1, names=['date', 'USD', 'rate'], skipinitialspac

e=True, index_col=0, parse_dates=True)

print(df_exchange)

すると、以下のように見やすくなりました。

matplotlib ライブラリをインストール

先ほど読み込んだデータを使って、グラフ表示させるために matplotlib ライブラリをインストールします。

# グラフ中で日本語を扱うためのフォント

$ sudo apt-get install -y fonts-migmix

$ sudo pip install matplotlib

$ sudo python3 -m pip install matplotlib

# グラフ中で日本語を扱うためのフォント

$ sudo apt-get install -y fonts-migmix

$ sudo pip install matplotlib

$ sudo python3 -m pip install matplotlib

以下のようなスクリプトを実行して画像を保存します。

from datetime import datetime

import pandas as pd # pandas を pd という名前でインポートする
import matplotlib

# 描画のバックエンドとしてデスクトップ環境が不要な Agg を使う
matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt

def main():
#
# 為替データの読み込み
# オプション説明
# encoding ：ファイルのエンコーディング
# header　 ：これより前の行は無視される
# names ：列の名前リスト
# skiounitaialspace：Trueとすると、区切り文字の後に続くスペースを無視する
# index_col ：インデックスとして使用する列番号
# parse_dates ：True にすると、インデックスに使用した列に対して日時としてのパースを試みる
#
df_exchange = pd.read_csv('exchange.csv', encoding='cp932', header=1, names=['date', 'USD', 'rate'], skipinitial
space=True, index_col=0, parse_dates=True)

# X軸の最小値
min_date = datetime(1973, 1, 1)
# X軸の最大値
max_date = datetime.now()

# 為替データ
plt.plot(df_exchange.index, df_exchange.USD, label='dol-yen')
# X軸の範囲を設定
plt.xlim(min_date, max_date)
# Y軸の範囲を設定
plt.ylim(50, 300)
# 凡例を最適な位置に表示
plt.legend(loc='best')


# 画像を保存
plt.savefig('exchange_data.png', dpi=300)


if __name__=='__main__':
main()

from datetime import datetime

import pandas as pd # pandas を pd という名前でインポートする

import matplotlib

# 描画のバックエンドとしてデスクトップ環境が不要な Agg を使う

matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt

def main():

# 為替データの読み込み

# オプション説明

# encoding ：ファイルのエンコーディング

# header　：これより前の行は無視される

# names ：列の名前リスト

# skiounitaialspace：Trueとすると、区切り文字の後に続くスペースを無視する

# index_col ：インデックスとして使用する列番号

# parse_dates ：True にすると、インデックスに使用した列に対して日時としてのパースを試みる

df_exchange = pd.read_csv('exchange.csv', encoding='cp932', header=1, names=['date', 'USD', 'rate'], skipinitial

space=True, index_col=0, parse_dates=True)

# X軸の最小値

min_date = datetime(1973, 1, 1)

# X軸の最大値

max_date = datetime.now()

# 為替データ

plt.plot(df_exchange.index, df_exchange.USD, label='dol-yen')

# X軸の範囲を設定

plt.xlim(min_date, max_date)

# Y軸の範囲を設定

plt.ylim(50, 300)

# 凡例を最適な位置に表示

plt.legend(loc='best')

# 画像を保存

plt.savefig('exchange_data.png', dpi=300)

if __name__=='__main__':

main()

ターミナル上で画像を表示

eog は eye of gnome の略のようです。

$ sudo apt install eog

1	$ sudo apt install eog

以下のコマンドで画像を表示

$ eog exchange_data.png

1	$ eog exchange_data.png

エラーが出て表示できませんでした。ちょっと調べたが原因わからずです。。

Failed to connect to Mir: Failed to connect to server socket: No such file or directory
Unable to init server: Could not connect: Connection refused

(eog:4466): Gtk-WARNING **: cannot open display: