「複合グラフ・2軸グラフ」を取り巻く中核キーワード群です。 検索やインデックス作成で参照する際の手がかりにしてください。 各キーワードは関連する概念・手法・道具立てを含み、 文献検索や学習計画の起点になります。
最も忙しい読者のために、 まず結論だけまとめます。 詳細は以下のセクションへ：
twinx()、 Excel の「2 軸グラフ」、 plotly の secondary_y。「店舗別 売上（棒）と 客単価（折れ線）を同じグラフで」 — マーケ資料で頻出。 ただし副軸のスケールを変えると「客単価が伸びている！」と 意図的に印象操作 もできるので、 読み手も作り手も注意が必要。
このページの読み方：まず 30秒結論 と 直感 を読み、 必要に応じて 数式 や 計算例、 落とし穴 に進んでください。
1 つのグラフに 2 つの目盛り（左右）を入れることで、 絶対値と比率 のような異質な情報を並べられます。
「売上は伸びている」「でも成長率は鈍化」のような 2 つのストーリーを 1 枚で 語れる。 反面、 左右の軸の取り方で印象が大きく変わるため、 倫理的配慮が必要。
都道府県の人口（棒・左軸）と TFR（折れ線・右軸）を 2 軸グラフで表示する設計：
最小再現コード。 SSDSE-B のような実データを前提に、 4〜8 行で動く例です：
import matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd
df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', skiprows=1).head(10)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10,5))
ax1.bar(df['都道府県'], df['人口'], color='lightgray', label='人口')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df['都道府県'], df['合計特殊出生率'], 'r-o', label='TFR')
ax1.set_ylabel('人口 (人)'); ax2.set_ylabel('TFR')
plt.savefig('complex_graph.png')
補足：ライブラリのバージョンや前処理状態によって出力は変わります。 自分の環境で動かすときは pip list でバージョンを確認し、 入力 CSV のパス・列名を実態に合わせてください。
複合グラフ・2軸グラフ を実務で扱うとき、 多くの分析者が同じところでつまずきます。 代表的な失敗パターンを先回りで押さえておくと、 後工程のトラブルを大幅に減らせます。
※ 上記は文献調査・現場経験で報告される頻度の高い注意点。 ドメインや手法のバージョンによって追加の落とし穴がある場合があります。
複合グラフ・2軸グラフ は「可視化」分野の中で発展してきた概念・手法です。 学術的には継続的な研究で精緻化され、 実務的にはツール・ライブラリの普及で誰でも使えるようになってきました。 用語の使い方・意味は時代と分野で少しずつ変わるため、 文脈に応じた解釈が大切です。 入門書だけでなく、 標準的な教科書（例：データサイエンス・統計学の定本）や信頼できるオンライン教材も併用すると、 ぶれない理解に近づけます。
「複合グラフ・2軸グラフ」は単独で完結する概念ではなく、 より大きな分野の一部です。 上位カテゴリの教材を読むことで、 この用語の 位置づけ が立体的に見えてきます：