ネストされた辞書から線グラフへ - Python 3

Question

どのようにして次の辞書を折れ線グラフにすることができますか？

辞書キー['drawing']には、2つのダミー変数（ 'tiger'と 'elephant'）を含むリストが含まれています。各科目にはキー['points']と['dates']と['values']を持つ辞書のリストがあります。私は、被験者と日付の両方をx軸に、y軸をy軸にプロットしたグラフを1つ作成したいと思います。

{'drawing': [{'subject': 'tiger', 'points': [{'dates': '2016-12-31', 'values': 36.0}, {'dates': '2017-01-01', 'values': 34.0}, {'dates': '2017-01-02', 'values': 50.0}, {'dates': '2017-01-03', 'values': 20.0}, {'dates': '2017-01-04', 'values': 27.0}, {'dates': '2017-01-05', 'values': 55.0}, {'dates': '2017-01-06', 'values': 34.0}, {'dates': '2017-01-07', 'values': 23.0}, {'dates': '2017-01-08', 'values': 25.0}, {'dates': '2017-01-09', 'values': 74.0}, {'dates': '2017-01-10', 'values': 43.0}, {'dates': '2017-01-11', 'values': 31.0}, {'dates': '2017-01-12', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-13', 'values': 34.0}, {'dates': '2017-01-14', 'values': 55.0}, {'dates': '2017-01-15', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-16', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-17', 'values': 32.0}, {'dates': '2017-01-18', 'values': 26.0}, {'dates': '2017-01-19', 'values': 40.0}, {'dates': '2017-01-20', 'values': 24.0}, {'dates': '2017-01-21', 'values': 52.0}, {'dates': '2017-01-22', 'values': 25.0}, {'dates': '2017-01-23', 'values': 56.0}, {'dates': '2017-01-24', 'values': 66.0}, {'dates': '2017-01-25', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-26', 'values': 50.0}, {'dates': '2017-01-27', 'values': 23.0}, {'dates': '2017-01-28', 'values': 50.0}, {'dates': '2017-01-29', 'values': 30.0}, {'dates': '2017-01-30', 'values': 43.0}, {'dates': '2017-01-31', 'values': 37.0}, {'dates': '2017-02-01', 'values': 58.0}, {'dates': '2017-02-02', 'values': 30.0}, {'dates': '2017-02-03', 'values': 23.0}, {'dates': '2017-02-04', 'values': 100.0}, {'dates': '2017-02-05', 'values': 25.0}, {'dates': '2017-02-06', 'values': 37.0}, {'dates': '2017-02-07', 'values': 57.0}, {'dates': '2017-02-08', 'values': 31.0}, {'dates': '2017-02-09', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-02-10', 'values': 38.0}, {'dates': '2017-02-11', 'values': 34.0}, {'dates': '2017-02-12', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-02-13', 'values': 38.0}, {'dates': '2017-02-14', 'values': 29.0}, {'dates': '2017-02-15', 'values': 26.0}, {'dates': '2017-02-16', 'values': 27.0}, {'dates': '2017-02-17', 'values': 37.0}, {'dates': '2017-02-18', 'values': 34.0}, {'dates': '2017-02-19', 'values': 47.0}, {'dates': '2017-02-20', 'values': 39.0}, {'dates': '2017-02-21', 'values': 25.0}, {'dates': '2017-02-22', 'values': 38.0}, {'dates': '2017-02-23', 'values': 32.0}, {'dates': '2017-02-24', 'values': 25.0}, {'dates': '2017-02-25', 'values': 63.0}, {'dates': '2017-02-26', 'values': 39.0}, {'dates': '2017-02-27', 'values': 27.0}]}, {'term': 'elephant', 'points': [{'dates': '2016-12-31', 'values': 24.0}, {'dates': '2017-01-01', 'values': 20.0}, {'dates': '2017-01-02', 'values': 20.0}, {'dates': '2017-01-03', 'values': 20.0}, {'dates': '2017-01-04', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-05', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-06', 'values': 23.0}, {'dates': '2017-01-07', 'values': 22.0}, {'dates': '2017-01-08', 'values': 46.0}, {'dates': '2017-01-09', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-10', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-11', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-12', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-13', 'values': 23.0}, {'dates': '2017-01-14', 'values': 22.0}, {'dates': '2017-01-15', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-16', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-17', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-18', 'values': 29.0}, {'dates': '2017-01-19', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-20', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-21', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-22', 'values': 36.0}, {'dates': '2017-01-23', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-24', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-25', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-26', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-27', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-01-28', 'values': 22.0}, {'dates': '2017-01-29', 'values': 18.0}, {'dates': '2017-01-30', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-01-31', 'values': 37.0}, {'dates': '2017-02-01', 'values': 29.0}, {'dates': '2017-02-02', 'values': 20.0}, {'dates': '2017-02-03', 'values': 47.0}, {'dates': '2017-02-04', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-02-05', 'values': 28.0}, {'dates': '2017-02-06', 'values': 18.0}, {'dates': '2017-02-07', 'values': 38.0}, {'dates': '2017-02-08', 'values': 28.0}, {'dates': '2017-02-09', 'values': 39.0}, {'dates': '2017-02-10', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-02-11', 'values': 23.0}, {'dates': '2017-02-12', 'values': 37.0}, {'dates': '2017-02-13', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-02-14', 'values': 39.0}, {'dates': '2017-02-15', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-02-16', 'values': 20.0}, {'dates': '2017-02-17', 'values': 24.0}, {'dates': '2017-02-18', 'values': 23.0}, {'dates': '2017-02-19', 'values': 38.0}, {'dates': '2017-02-20', 'values': 0.0}, {'dates': '2017-02-21', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-02-22', 'values': 19.0}, {'dates': '2017-02-23', 'values': 64.0}, {'dates': '2017-02-24', 'values': 37.0}, {'dates': '2017-02-25', 'values': 24.0}, {'dates': '2017-02-26', 'values': 29.0}, {'dates': '2017-02-27', 'values': 40.0}]}]} 

私は、両方のサブジェクトの日付と値を別々のリストに追加してから、matplotを使ってプロットしてみました。しかし私は、データの元の構造を使用するより効率的な方法が必要であると仮定します。

Answer 1

「両方の主題の日付と値を別々のリストに追加する」ということで、あなたが何をしようとしているのか分かりません。しかし、pd.DataFrame()をdates/valuesの両方に使用することは、それを行う自然な方法です。ここで私はそれについてどうやって行くのですか？

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn # optional 

data = # THE DATA AS YOU POSTED IT 

df1 = pd.DataFrame(data['drawing'][0]['points']) 
df2 = pd.DataFrame(data['drawing'][1]['points']) 

# Put the two together. 
# Simple concat in your specific case since the data 
# is already sorted and balanced 
df = pd.concat([df1, df2['values']], axis=1) 

# column names 
df.columns = ['date', 
       data['drawing'][0]['subject'], 
       data['drawing'][1]['term']] # you use both 'subject' and 'term' 

# Need datetime format for ease of plotting 
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 


# Then the matplotlib stuff ... 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) 

ax.plot(df['date'], df[df.columns[1]]) 
ax.plot(df['date'], df[df.columns[2]]) 

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right') 
plt.tight_layout() 
plt.legend() 

fig.savefig('output.png', dpi=200) 

結果：