棒グラフ と 折れ線 グラフ を 重ねる。 Excel(エクセル)での複合グラフの作り方|縦棒グラフと折れ線グラフを重ねる方法

【解決】Illustratorで複合グラフを作りたい!

棒グラフ と 折れ線 グラフ を 重ねる

横棒グラフと折れ線グラフの複合グラフを作成する:エクセル2013基本講座• 横棒グラフと折れ線グラフの複合グラフを作成する スポンサードリンク 横棒グラフと折れ線グラフの複合グラフを作成する• 横棒グラフに折れ線グラフを重ねた複合グラフの作成方法です。 基本は横棒グラフで折れ線部分は散布図で重ねる方法です。 Excel2010での操作方法は をご覧ください。 ダミーのデータ列を使って折れ線部分をプロットします。 データリスト• 下表のように、G列にダミーとして0. 5から1刻みの値を入力しています。 なぜ、0. 5なのかといった疑問がある方は、グラフが完成したのち、G列の値を変更するとわかると思います。 B C D E F G 2 支店別売上高 3 福岡支店 宮崎支店 鹿児島支店 平均 ダミー 4 10月 12,100,000 6,500,000 9,000,000 9,200,000 0. 5 5 11月 13,800,000 7,500,000 8,100,000 9,800,000 1. 5 6 12月 15,000,000 7,800,000 9,500,000 10,766,667 2. 5 7 1月 11,200,000 6,200,000 8,100,000 8,500,000 3. 5 8 2月 10,000,000 6,000,000 7,800,000 7,933,333 4. 5 9 3月 11,100,000 7,800,000 8,800,000 9,233,333 5. 作成手順例• グラフ化するデータ範囲を選択します。 集合横棒グラフが作成されました。 折れ線にしたい系列を選択します。 下図では系列「平均」を選択しています。 グラフツールの[デザイン]タブで、[グラフの種類の変更]を実行します。 グラフの平均を選択します。 グラフツールの[デザイン]タブで、[データの選択]を実行します。 系列「平均」を選択して[編集]ボタンをクリックします。 系列のXの値にデータリストの平均のデータ部分、系列のXの値にデータリストのダミーの値の部分を指定します。 横棒グラフと折れ線グラフの複合グラフができました。 グラフタイトルや書式などを設定して完成としました。 Y軸の目盛と凡例の「ダミー」は選択して[Delete]キーで削除できます。 系列「ダミー」がわずかにですがグラフに見えています。 グラフツールの[書式]タブを選択します。 グラフ要素のボックスで「系列"ダミー"」を選択します。 [Delete]キーで削除します。 横軸(X軸)の境界値の最小値を 0 、最大値を 1. 7E7 としました。 これで完成としました。 スポンサードリンク |||横棒グラフと折れ線グラフの複合グラフを作成する.

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【エクセル2013】複合グラフ(棒グラフ・折れ線グラフ)の作り方

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POINT• Matplotlibで「折れ線グラフ」と「棒グラフ」の2軸グラフを作成した.横軸を日付にするには工夫が必要.• Excelで作成したグラフと同じものを「簡単に」作成することができた.• イントロダクション以前の記事では,Pythonを用いて複数のExcelファイルから必要なデータを抜き出し時系列データを作成しました.その際,データの整形 ソートや演算 やグラフの作成など,Excelでできる処理はコード化しませんでした.今回は, データ整形とグラフの作成までをPythonで実行してみます.• また,このプログラムを定期的に実行し以下の記事にアップしています.最近の外国人投資家動向を知りたい方は参考にしてください:• 上のグラフ• 赤線:日経平均株価の「4週間前の終値」との差• 青棒:海外投資家の「過去4週間」の買越し額 マイナスなら売越し• 下のグラフ• 日経平均株価の週足終値 前回Excelで作成した図と比較してみましょう.同じものが作成できていますね! Excelで作成したグラフとの比較.左図:今回作成.右図:前回作成 Excel . Pythonコード作成したプログラムのコードを残しておきます. コードにあるコメントを見れば,大体やっていることがわかると思います.そのうち各処理の解説をこの記事に追記できればなあ...と思っています.とりあえず,感想を書いておきます:• Pythonを使ってよかった点• データの結合,移動和や階差を求める関数が用意されている.Excelで処理するよりも遥かにラク.• 折れ線グラフだけで良ければ,DataFrame. plot とするだけで良い感じのグラフが書ける.• コーディングの際はデータが必要ないこと.Excelで大量のデータを扱うとフィルタリング等の操作でフリーズするが,その心配がない.• 苦労した点• 棒グラフでx軸として日付データ datetime型 を用いる方法 を見つけるのが大変だった(後述).! nkmk. dates import MO, TU, WE, TH, FR, SA, SU pythonによるデータ分析入門:8章 import matplotlib. pyplot as plt import matplotlib. dates as mdates --- Step. listdir '. endswith ". cell 3, 0. cell 29, 0. cell 29, 8. cell 30, 8. replace ',', '' - int sales. replace ',', '' データの書き込み if period! compile r'. plavox. dropna NaN値を含む行を削除 --- Step. figure plt. index ax1. github. html ax2. 6 ax2. pyplot. legend. html ax1. xaxis. index - 1]] ax1. index - 1]] ax3. xaxis. xaxis. MonthLocator ax3. xaxis. MonthLocator plt. xaxis. xaxis. xaxis. xaxis. xaxis. xaxis. 5 End --- print 'complete' プログラムの解説実行方法と,コードの解説です. 使い方JPXから落としてきた「株式売買状況[金額]」のxlsファイルと日経平均株価のデータをpythonプログラムを同一ディレクトリに入れて実行すると,グラフがpdfで作成されます.データは以下から手動で取得しました:• xlsという名称)• csvという名称) Step. 1:データの作成前回の記事と同じ処理です.前回は,Step. 2でExcelへの出力を行ったのに対し,今回はDataFrameを作成しています. Step. 2:DataFrameに変換• データ整形し,新しいDataFrameを作成する.• 3:データの整形• twinx ax2. bar DataFrame. index, DataFrame[ 'title'] 棒グラフでx軸として日付データ datetime型 を用いる方法()を見つけるのが大変だった.他の方法(DataFrame. plot など)ではエラーが出てしまう.• DataFrame. plot でエラーが出る理由:恐らくDataFrame. 他の方法:ダミーのx軸データをnp. arange len DataFrame. まずは,この本をペラペラめくって,使えそうなところを継ぎ接ぎしました.古い部分はGoogle検索して書き直せばOKです:.

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エクセルでグラフを作成する方法。棒グラフ・折れ線…|Udemy メディア

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2 私が主催している文書化能力向上研修の受講者に、ある日、折れ線グラフ向きと棒グラフ向きの2種類のデータを渡しました。 そして「グラフにしてください」と指示したところ、折れ線グラフと棒グラフを使い分けた解答は非常に少なかったのです。 数回の機会があり合計100人ほどから解答を得ましたが、適切に使い分けていたのは10人に1人以下で、ほとんどの人は「2枚とも折れ線グラフ」または「2枚とも棒グラフ」で書いていたんですね。 これが意味するのは「折れ線グラフと棒グラフには向き不向きがあって、使い分けなければいけない」意識を持っている人自体が少ない、ということです。 そのため、たまたま1枚目に折れ線グラフを思い付いた人は2枚目もそのまま折れ線を使い、逆も同様。 それでそのような結果になったと思われます。 折れ線グラフと棒グラフは、複数の系列のデータを比較したグラフを作りたいときに特にその差が大きく出ます。 例えば、次の2つのグラフを見てください。 A社(青色)とB社(赤色)の2008〜2010年の売り上げ推移を、棒グラフと折れ線グラフの2種類で表したものです。 元のデータは同じものなのですが、棒グラフと折れ線グラフでは少々印象が違います。 どう違うかというと、• 2008〜2009年にかけて、B社の売り上げがA社に追い付きかけたが、• 2010年にはまた引き離された のような印象が強く出るのは折れ線グラフの方なんですね。 比較データは対象物の相互関係でグラフを使い分ける 折れ線グラフは、時系列のような「一連のシリーズで関連性のあるデータを表現する」のに向いています。 線がつながっているため、シリーズの中での変化に目が向きやすいわけです。 一方棒グラフは、測定点が独立していて相互に関連が薄いデータを表現することに向いています。 従って2008〜2010年の売り上げ推移のように、相互に関連が強いことが明らかなデータには棒グラフは向いていません。 これが例えば「宮城と長野と東京の3地域の売り上げ」であれば、逆にそれぞれ独立したデータですから、折れ線グラフではなく棒グラフを使う方が適切です。 というわけで繰り返しになりますが、 ・一連のシリーズで関連性のあるデータは折れ線グラフ ・複数の独立した測定点のデータなら棒グラフ これが折れ線グラフと棒グラフの使い分けの基本中の基本です。 もちろん、他にも円グラフ、面グラフなど多様なグラフ形式がありますが、最も使用頻度が高いのは棒と折れ線の2種類なので、まずはこれだけでも把握しておかれると良いでしょう。 何にしても大事なのは、グラフを作る時に「このデータに最もふさわしいグラフの形式は何か?」と、1分だけでも考えてみることです。 何も考えないとたまたま最初に思い付いたグラフを作ってしまいますが、1分だけでも考えるようにすれば、いずれは適切な選択ができるようになります。 何ごとも「これでいいのか?」とほんの少しでいいから自問するようにしたいものですね。 当連載では、「分かりにくい説明書を改善したい」相談を歓迎しております。 「改善案のヒントがほしい」例文があれば遠慮無く開米へお送りください(ask ideacraft. jp )。 今回のような連載での紹介は、許諾をいただいた場合のみ、必要に応じて内容を適宜編集したうえで行います。 当記事についてのご意見ご感想ご質問等は「」宛でも受け付けております。 中には記事では書ききれない情報もあります。 物足りなく思った時はぜひ「」宛に質問を飛ばしてみてください。 関連記事• 最近、主任研修や管理職層の研修などをやっていると特によく聞かれるのが「会社の方針がはっきりしない!」ということ。 しかし、この不況下で一寸先も分からないわけですから、明確な方針がないのも分かります。 とはいえ、そのぼんやりとした方針を伝える必要はあります。 どうやって伝えたらいいでしょうか。 ビジネスパーソンが会社以外に収入を許されているのは何だろうか? 株式を売買したり、ギャンブルに興ずることもあろうが、ちょっと気が引ける。 文章力を高めるのであれば公募にチャレンジしてみてはいかがだろうか。 ビジネスパーソンは、トーク力と文章力の有無で選択できる道の広さが大きく変わります。 前回はトーク力の改善法を説明しましたので、今回は単純にして破壊力抜群の写経訓練法の3つのポイントを紹介しましょう。 どうしたら文章が上手に書けるのでしょうか。 長い文章を書く方法と、短いリストをまとめる方法はよく似ているものです。 ここで挙げるリストを参考にしながらトライしてみましょう。 「転職したい」「独立したい」「離婚したい」など、目標は見えているのに行動に踏み出せないことはありませんか? あなたのセルフイメージや価値観などがブレーキになっているのかもしれません。 アクセルに変えるには?• 説明書と言っても、プレゼン用から教育用までさまざまあります。 誰向けの説明書かによって、分かりやすさを調整していかねばなりません。 なぜでしょうか? 例に沿ってその訳を解説します。 本連載では「説明書を書かなければいけないのにうまくいかない、誰か助けてくれえ!」と悩みを抱える方の相談に、文書化能力向上コンサルタントの開米がお答えします。 情報量が多い説明書などの文章を書く時、知っておくと役立つ問題解決法を5ステップで紹介します。 これを知っていればスラスラ文章が書けるかも?• 前回に続いて、誰かにちょっとした複雑なことを説明するための文書のうまい書き方を紹介。 今回は文章を幾つかの部品に分けて考えてみます。 専門的な内容が多く含まれる説明書などは、内容がある程度理解できなけれ改良するのもば難しいもの。 文章を構造としてとらえてうまく情報を整理することが大切です。

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