背景
箱ひげが必要になった
その選択肢を考えると以下で
- 追加のビジュアル
- カスタムビジュアル作る
- Python
- R
Python は勉強中でもあったので物は試しとやってみた。
概要
- 利用例二点
- 躓きと対処
SampleData
| height | age | binary |
|---|---|---|
| 172 | 25 | 動物 |
| 170 | 22 | 人 |
| 169 | 42 | 動物 |
| 175 | 49 | 人 |
| 184 | 38 | 人 |
| 163 | 29 | 人 |
| 174 | 35 | 動物 |
| 172 | 22 | 人 |
| 189 | 21 | 人 |
| 179 | 43 | 人 |
| 171 | 44 | 動物 |
簡単な利用例
- age, height を渡したら
- 以下スクリプト書くだけで表示
データをそのまま表示して、軸名渡すだけ
matplotlib.pyplot.boxplot(dataset, labels = dataset.columns)
matplotlib.pyplot.show()
labels 渡さなければ配列添え字
こんな簡単に出せるならこれもありかな、と思うレベル
グルーピングしながら渡す例
- age, binary を渡して
- 以下スクリプトで表示
グルーピングして表示
matplotlib.pyplot.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'
ages = [group['age'] for name, group in dataset.groupby('binary')]
matplotlib.pyplot.boxplot(ages, labels=set(dataset['binary']), autorange=True, showmeans=True)
matplotlib.pyplot.show()
python 補足
matplotlib.pyplot.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'
日本語表示用
ages = [group['age'] for name, group in dataset.groupby('binary')]
'binary' でグルーピングしたデータを用意
set(dataset['binary'])
keys ・・あ、グルーピングしたとこにkeys あったね・・groups.keys() でも
躓きポイントとか
- 動かないときは、エディターで Python 実行させて確認するのが手っ取り早い
- Python 環境で動いたら、再度貼り付けて、再実行
- 出力場所は %userprofile%\PythonEditorWrapper_{uid}
- 後で勝手に削除されてるような感じ？
- エディタでなら import 済の部分は見られるように思うが、Preamble ではなさそう
- Local Python 環境でDebugが出来るようにしてくれてのはありがたい
- Local Python 環境でDebugが出来るようにしてくれてのはありがたい
- dataset として Preamble されてるものを編集は出来ないので、ものによっては Python 側で加工が必要
- グルーピングの例 のようにして、dataset から取得・整形すればOK
- 日本語が化けたら、フォント設定。pythonの話。
動作例
一呼吸置く感じで、ちょっと微妙。
ただ、キャッシュが効けば速くはなるみたい？
箱ひげが Python で、散布図とスライサーが標準のビジュアル
参考
あとがき
データ点数減らせば速いのかなと考えていたので、あらかじめパーセンタイル計算しておけば速いんじゃね？と思ったわけだが・・
データ量よりも、Python との連携が重いって感じなので、使いどころ次第ですね。
あと、Python だと以下のように、barchart で書く方法もあるんだな、と勉強になった
このままじゃ Candlestick(箱ひげ) には似ても似つかないですが 
