時系列データを使ってグラフ化

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時系列データを使ってグラフ化

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2019.04.24

時系列データを使ってグラフ化

財務省のホームページより、過去の国債の金利データをダウンロードしてPythonを使ってデータを可視化するプログラムを作成してみました。

プログラム

# 時系列データを可視化するプログラム

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# 日本語指定　（Jypyterっでは指定できない模様　未解決）
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = 'Hiragino Kaku Gothic Pro, Osaka, MigMix 1P'

#　和暦西暦変換　　関数
def parse_japanese_date(s):
    base_years = {'S': 1925, 'H': 1988}
    era = s[0]
    year, month, day = s[1:].split('.')
    year = base_years[era] + int(year)
    return datetime(year, int(month), int(day))

df_jgbcm = pd.read_csv('jgbcm_all.csv', encoding='cp932',  index_col=0, parse_dates=True, date_parser=parse_japanese_date,  
                       na_values=['-'], header=1)

min_date = datetime(1973, 1, 1)  # X軸 1973年～
max_date = datetime.now()        # X軸　～今日まで

# 国債金利データの表示
plt.plot(df_jgbcm.index, df_jgbcm['1年'], label='1年国債金利')
plt.plot(df_jgbcm.index, df_jgbcm['5年'], label='5年国債金利')
plt.plot(df_jgbcm.index, df_jgbcm['10年'], label='10年国債金利')
plt.xlim(min_date, max_date)    # X軸の範囲を設定。
plt.legend(loc='best')

実行結果