python(pandas, matplot)　DBからグラフに書き出す

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DBへの格納ができたので、今度はそのデータをグラフ化する。数字の羅列は表形式にすれば分かりやすくなるけど、一般的にはグラフのほうがイメージが伝わりやすいし、一目で状態を把握できる。じゃ、やってみよう。

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# DB内テーブル中身の確認（pandas）
# matplotでグラフ書き出し
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import sqlite3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dbname = 'TEST.db'
connection = sqlite3.connect(dbname)
cur = connection.cursor()

sql1 = 'SELECT temp, hour FROM WeatherTable LIMIT 24'
cur.execute(sql1)

"""
備考；
データが３日分連続であり、それをグラフ表示すると見づらいので、
SQLで抽出時に、LIMITを使用。
（例）LIMIT 24・・・上限24
（例）LIMIT 2,10・・・3から上限10まで
"""
# データがあるところまで全て読み込む（リスト構造）
result = cur.fetchall()

#データフレーム（表に書き出すイメージ）
df = pd.DataFrame(result,columns=["temp", "hour"])
"""
備考；
書式：DataFrame(data,index,columns)
今回はindex省略のため、（Data, Columns）を引数とる。
X軸＝時間、Y軸＝気温のグラフを作成するので、
temp, hourのデータを変数dfに書き出す。
"""

# グラフのX軸、Y軸の指定
x = df.hour
y = df.temp

# データの指定
plt.plot(x, y)

# グラフ内のラベル設定
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Temperature(℃)")
plt.grid(True)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

# グラフの表示
plt.show()


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# ディスプレイにデータ表示
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# ディスプレイ表示省略しない
pd.set_option("display.max_colwidth", None)
pd.set_option("display.max_rows", None)

# ディスプレイに表示
print(df)


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#DB終了処理
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cur.close()
connection.close()

print('--------------------')
print('end of line')
input()