はじめに

本記事では、DataFrame（階層構造）を木構造にして 可視化する関数 を作成したので紹介します。（ネスト構造の辞書であればより簡単に作成できます！）

下図例

アドバイスや間違いがあれば、ご指導よろしくお願いします！

利用ライブラリ

pandas, graphviz

DataFrameからネスト構造の辞書型へ変換

扱いやすくするために、データフレームから辞書型へ変換します。

example1.py

def make_genre(df, col1, col2, col3) -> dict: # col1, col2, col3にはそれぞれのカラムを入れる

    genre1 = df[col1].unique()
    genre2 = df[col2].unique()
    process_dict = {}

    for i in genre1:
        dict1 = {}
        genre2 = df[df[col1] == i][col２].unique()
        for j in genre2:
            dict2 = {}
            category = df[df[col２] == j][col３].unique()
            dict2[j] = category
            dict1.update(dict2)
        process_dict[i] = dict1
        
    return process_dict

出力結果

ネスト構造の辞書を可視化

example2.py

from graphviz import Digraph
from tqdm import tqdm
def make_tree(classifer:dict, DIR:str): # classiferには可視化したい辞書、DIRには保存するディレクトリを入れる
    
    for nums, unique_name in enumerate(tqdm(classifer.keys())):
        # formatはpngを指定(他にはPDF, PNG, SVGなどが指定可)
        G = Digraph(format="png")
        G.attr('node', shape='circle')

        # ノードを追加
        for i, j in classifer[unique_name].items():
            G.node(i)
            for k in j:
                if type(k) == str:
                    G.node(k)

        # 辺を追加
        for i, j in classifer[unique_name].items():
            G.edge(unique_name, i)
            for k in j:
                if type(k) == str:
                    G.edge(i, k)

        # 画像を保存（拡張子は不要）
        G.render(DIR+unique_name)

出力結果（ディレクトリへ保存）

例：アジア・エスニック.png

おわりに

今回は階層構造になっているデータフレームを木構造にして可視化しました。可視化することで、スッキリ整理できます。Graphvizは気軽に扱うことができて楽しいので、ぜひ使ってみてください（笑）

謝辞

以下を参照しています。ありがとうございます。