動機
私は普段からmatplotlibを用いてグラフを描画しています。
作成できるグラフのクオリティには満足していますが、
頻繁に使う割に、必要なスクリプトが長い手続きがあります。
そういった手続きは、分析用の汎用モジュールとしてまとめて書いておくのが便利です。
この記事では汎用モジュールから幾つか抜粋してご紹介します。
汎用モジュールは以降plotTools.pyと表記します。
データの処理とグラフ描画はJupyter Notebookから実行することを想定しています。
0.プロット用データの準備
サンプルデータとして、Titanicを使います。
seabornにデータが同梱されています
（plotにはseabornのAPIは使いません）。
JupyterNotebook
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df = sns.load_dataset('titanic')
df['survived'] = df['survived'] == 1
1. 棒グラフのデータラベル表示
直接書くと意外と面倒なこの手続き。
下記のスクリプトを分析フォルダに置いておきます。
以下の部分を変更できるよう、引数として持ちます。
- ax : axisオブジェクト。指定がない場合はplt.gca()で取得する。
- formatter : データラベルの表示形式(数値を文字列に変換する関数。
- ただしパーセンテージ表記は頻繁に使うため、単に'percent'とだけで指定できるようにしておく。
- orientation : 棒グラフの方向。垂直棒グラフなら'v', 水平棒グラフなら'h'とする。
- axisオブジェクトからは垂直棒グラフなのか、水平棒グラフなのか判断できないため、指定が必要。
- stacked : 積上げ棒グラフかどうか。
- kind : 棒グラフかどうか。折れ線グラフに対しても適用できるようにしたいが、未実装。
- fontsize : データラベルの文字の大きさ。
- colors : フォントカラー。積上げ棒グラフのときは'auto'を指定すると、下地の輝度を計算し、黒字か白字かを自動判定する。
- weight : フォントスタイル。'bold'など。
- rotation : データラベルの角度。データ点が多く、データラベルが重なってしまう場合などに。
- total : 積上げ棒グラフのとき、合計値を表示するかどうか
plotTools.py
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def annotating_plots(ax = None, formatter = None, orientation = 'v', stacked = False, kind = 'bar',
fontsize = 12, colors = None, weight='medium', rotation = 0, total=False):
if ax is None:
# axisが指定されていない場合、現在描画されているオブジェクトから取得する
ax = plt.gca()
if formatter is None:
#デフォルトでは、数値をそのまま文字列として出力する
formatter = lambda x : str(x)
elif formatter == 'percent':
# データラベルの表現が文字列でpercentと指定された場合、formatterを設定する
formatter = lambda x : '{:.{}f}%'.format(x*100, 1)
if colors is None:
# 色が指定されていない場合、全て黒にする
colors = ['black' for _ in range(len(ax.patches))]
elif isinstance(colors, str):
if colors != 'auto':
# 色が文字列で指定されている場合、これを全てのデータラベルにブロードキャストする
colors = [colors for _ in range(len(ax.patches))]
else:
#colors = 'auto'は、Stacked bar向けのオプション。rgbを輝度に変換し、0.5以下なら白字にする
colors = ['white' if np.dot([0.3, 0.6, 0.1],p.get_facecolor()[:3]) <= 0.5 else 'black' for p in ax.patches]
if kind == 'bar':
# 棒グラフの場合
if orientation == 'v':
if not stacked:
# Grouped bar
for cnt, p in enumerate(ax.patches):
ax.annotate(formatter(p.get_height()),
(p.get_x() + p.get_width()/2, p.get_height()*1.005),
ha='center',
va='bottom',
fontsize=fontsize,
color = colors[cnt],
weight = weight,
rotation = rotation
)
else:
# Stacked barはoffsetが必要なため、offsetデータ格納用配列を定義する
length = pd.Series([p.get_x() for p in ax.patches]).nunique() #axisの長さ
offset = np.zeros(length)
for cnt, p in enumerate(ax.patches):
ax.annotate(formatter(p.get_height()),
(p.get_x() + p.get_width()/2, p.get_height()/2 + offset[cnt%length]),
horizontalalignment='center',
verticalalignment='center',
color = colors[cnt],
size = fontsize,
weight = weight,
rotation = rotation
)
offset[cnt%length] += p.get_height()
if total:
# Stacked barに対し、合計値を表示
for idx, p in zip(range(length), ax.patches):
ax.annotate(formatter(offset[idx]),
(p.get_x() + p.get_width()/2, offset[idx]),
horizontalalignment='center',
verticalalignment='bottom',
weight = weight,
rotation = rotation
)
elif orientation == 'h':
if not stacked:
for cnt, p in enumerate(ax.patches):
ax.annotate(formatter(p.get_width()),
(p.get_width(),p.get_y() + p.get_height()/2),
horizontalalignment='left',
verticalalignment='center',
fontsize=fontsize,
color = colors[cnt],
weight = weight,
rotation = rotation
)
else:
# Stacked barはoffsetが必要なため、offsetデータ格納用配列を定義する
length = pd.Series([p.get_y() for p in ax.patches]).nunique() #axisの長さ
offset = np.zeros(length)
for cnt, p in enumerate(ax.patches):
ax.annotate(formatter(p.get_width()),
(p.get_width()/2 + offset[cnt%length], p.get_y() + p.get_height()/2),
horizontalalignment='center',
verticalalignment='center',
color = colors[cnt],
size = fontsize,
weight = weight,
rotation = rotation
)
offset[cnt%length] += p.get_width()
if total:
# Stacked barに対し、合計値を表示
for idx, p in zip(range(length), ax.patches):
ax.annotate(formatter(offset[idx]),
(offset[idx],
p.get_y() + p.get_height()/2),
horizontalalignment='left',
verticalalignment='center',
weight = weight,
rotation = rotation
)
titanicのデータを例としてグラフにしてみます。
上記のスクリプトがplotTools.pyという名前で保存されているとします。
シンプルなの棒グラフの例
JupyterNotebook
import plotTools as pt
pd.crosstab(df['sex'], df['survived'], normalize='index')[True].plot.bar()
pt.annotating_plots(formatter='percent')
積上げ棒グラフの例
JupyterNotebook
pd.crosstab(df['sex'], df['survived'], normalize='index').plot.bar(stacked=True)
pt.annotating_plots(formatter='percent',
stacked = True,
colors = 'auto')
2. 軸のパーセント表記
こちらはデータラベルほど長くはなりませんが、よく使うため、汎用モジュールにまとめておきます。
- digits : 表示する桁数
plotTools.py
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
def axis_percent(ax = None, axis=1, digits=0):
if ax is None:
ax = plt.gca()
def _to_percent(x, position):
return '{:.{}f}%'.format(x*100, digits)
formatter = FuncFormatter(_to_percent)
if axis == 0:
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
elif axis == 1:
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)
elif axis == 2:
ax.zaxis.set_major_formatter(formatter)
上記の積上げ棒グラフの軸をパーセント表記に書き換えてみます。
JupyterNotebook
pd.crosstab(df['sex'], df['survived'], normalize='index').plot.bar(stacked=True, legend=False)
pt.annotating_plots(formatter='percent',
stacked = True,
colors = 'auto')
pt.axis_percent()
3. グラフのemf保存
日本ではたいていの場合、プレゼンテーションや資料提供にはPowerPointを用いると思います。
png形式でも構いませんが、印刷する場合にはベクタ形式でグラフを保存しておく方が
より綺麗な資料が出来上がります。
matplotlib.pyplot のsavefig関数は、svg形式には対応しているのですが、svg形式はPowerPointが対応していません。
PowerPointに埋め込むためには、emf形式にグラフ画像を変換する必要があります。
ここではinkscapeを利用することを考えます。
inkscapeをインストールしていない方は、下記のURLからダウンロードしてください。
inkscapeのダウンロードページ
inkscapeをインストールした上で、下記のスクリプトを汎用モジュールに追加します。
plotTools
import subprocess
import os
def savefig_as_emf(file, fig = None, transparent=False):
if fig is None:
figure = plt.gcf()
inkscape_path = "C://Program Files//Inkscape//inkscape.exe"
filepath = file
if filepath is not None:
path, filename = os.path.split(filepath)
filename, extension = os.path.splitext(filename)
svg_filepath = os.path.join(path, filename+'.svg')
emf_filepath = os.path.join(path, filename+'.emf')
figure.savefig(svg_filepath, format='svg', transparent = transparent, bbox_inches='tight')
subprocess.call([inkscape_path, svg_filepath, '--export-emf', emf_filepath])
os.remove(svg_filepath)
その後、以下のように実行することで、emf形式のグラフを出力することが出来るようになります。
JupyterNotebook
pd.crosstab(df['sex'], df['survived'], normalize='index').plot.bar(stacked=True, legend=False)
pt.annotating_plots(formatter='percent',
stacked = True,
colors = 'auto')
pt.axis_percent()
pt.savefig_as_emf('hoge')
終わりに
ここまで読んでくださってありがとうございます。
データ分析の仕事を進める際には、汎用的な処理は出来るだけモジュールにまとめておくようにしています。
各論が非常に多いデータ分析の仕事において、
経験を効率に変えるためには、何らかの工夫が必要だなといつも感じています。
皆さんの工夫をお知らせ頂けたら幸いです。