130
149

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

可視化ツールDashのチュートリアル - Part1: インストール~描画 -

Last updated at Posted at 2018-05-10

改訂

公式サイト

Dashのバージョン1.0が発表されたため、本記事の内容を大幅に改訂しました。

はじめに

Dashとは、Flask/Plotly.js/React.jsをベースに作成されたPython製のWebアプリケーションフレームワークであり、可視化ツールのPlotlyに従う描画を行うことができます。

この記事は、Dashのチュートリアルを翻訳したものです。

なおDashでの描画にはPlotlyの知識がある程度必要なため、コチラの記事などで復習しておくと理解しやすいです。

1. インストール

公式サイト: Part 1. Installation

ではDashのインストールを行います。
なおPython2系とPython3系の両方をサポートしています。

pip install dash==1.11.0

Dashのバージョンv0.37.0からは自動的にdash-rendererdash-core-componentsdash-html-componentsdash-tableなどのパッケージも自動的にインストールされます。

2. Dashを使って描画を行う

公式サイト: Part 2. Layout

2.1 DashでHTMLを生成する

Dashアプリの構成は以下の2つになります。

  • layout: HTMLの外観を決める
  • callbasks: アプリとデータ操作の連携をとる

Dashでは描画に必要とされる要素はPythonのクラスとして提供されます。
では実際に棒グラフを描画するHTMLを生成してみましょう。

part2_1.py
# -*- coding: utf-8 -*-

# 必要なライブラリをインポート。
import dash
# 描画に必要なグラフやボタン、ドロップダウンなどのUIを提供するパッケージ。
import dash_core_components as dcc
# `dash_html_components`は、DivタグやH1タグなどのHTMLタグを提供するパッケージ。
import dash_html_components as html


# カスタムCSSのパスをリスト形式で指定。詳細は以下のDocs参照
# https://dash.plotly.com/external-resources
external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

# ファイル名をアプリ名として起動。その際に外部CSSを指定できる。
app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

# この`layout`にアプリの外観部分を指定していく。
# `dash_html_components`がHTMLタグを提供し、React.jsライブラリを使って実際の要素が生成される。
# HTMLの開発と同じ感覚で外観を決めることが可能
app.layout = html.Div(children=[
    # `dash_html_components`が提供するクラスは`childlen`属性を有している。
    # `childlen`属性を慣例的に最初の属性にしている。
    html.H1(children='Hello Dash'),

    html.Div(children='Dash: A web application framework for Python.'),

    # `dash_core_components`が`plotly`に従う機能を提供する。
    # HTMLではSVG要素として表現される。
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': u'Montréal'},
            ],
            'layout': {
                'title': 'Dash Data Visualization'
            }
        }
    )
])


if __name__ == '__main__':
    # `debug=True`でhot-reloadingモードを有効にし、コード上の変更を画面に反映する。
    app.run_server(debug=True)

ではアプリを起動してみます。

>> python part2_1.py

以上のコードを実行すると以下のような図がブラウザーに表示されます。

first sample app

実際の生成されるHTMLは以下になります。

<div id="_dash-app-content" class>
    <div>
        <h1>Hello Dash</h1>
        <div>Dash: A web application framework for Python.</div>
        <div id="exampl-graph" class="dash-graph">
            <!-- 描画内容 -->
        </div>
    </div>
</div>

生成されるHTMLのイメージを付けておけばカスタムCSSを作成する際の手がかりになるでしょう。

2.2 HTML:応用

dash_html_componentsライブラリでは、HTMLタグに属性を指定することができる。
では実際にHTMLタグ内で直接CSSを指定して、アプリの外観を変更してみましょう。

なおソースコード上に実際に生成されるHTMLタグも一緒に記述しておきます。

# -*- coding: utf-8 -*-
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html


external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

# 背景色と文字色を事前に設定しておく。
colors = {
    'background': '#111111',
    'text': '#7FDBFF'
}

# `style`を使用すればHTMLタグの`style`と同じようにCSS要素を適用できます。
# 注意点としては`style`内では属性名をキャメルケースで指定します。
# <div style="background-color: rgb(17, 17, 17)"></div>
app.layout = html.Div(style={'backgroundColor': colors['background']}, children=[

    # <h1 style="text-align: center; color: rgb(127, 219, 255);">Hello Dash</h1>
    html.H1(
        children='Hello Dash',
        style={
            'textAlign': 'center',
            'color': colors['text']
        }
    ),

    # <div style="text-align: center; color: rgb(127, 219, 255);">
    #    Dash: A web application framework for Python.</div>
    html.Div(children='Dash: A web application framework for Python.', style={
        'textAlign': 'center',
        'color': colors['text']
    }),

    dcc.Graph(
        id='example-graph-2',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': u'Montréal'},
            ],
            # SVG要素内の属性`style`に適用されます。
            'layout': {
                'plot_bgcolor': colors['background'],
                'paper_bgcolor': colors['background'],
                'font': {
                    'color': colors['text']
                }
            }
        }
    )
])


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

以上を実行すると以下の図が得られます。

part2_2

2.3 表を作成する

Pandasのデータフレームから表を生成することも可能です。
なお使用するデータセットは、アメリカの各州の農産物の輸出量です。

dataset

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd


# pandasでcsvデータを読み込む
df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/chriddyp/c78bf172206ce24f77d6363a2d754b59/raw/c353e8ef842413cae56ae3920b8fd78468aa4cb2/usa-agricultural-exports-2011.csv')


# pandasのデータフレームからHTMLタグを指定する。
def generate_table(dataframe, max_rows=10):
    # 以下でHTMLの`table@タグを生成する
    # <table class></table>
    return html.Table([
        # テーブルヘッダーを指定する。
        # <thead class></thead>
        html.Thead(
            # `html.Tr` => <tr class></tr>
            # `html.Th` => <th class></th>
            html.Tr([html.Th(col) for col in dataframe.columns])
        ),
        # テーブルの中身を指定する。
        # <tbody class></tbody>
        html.Tbody([
            # `html.Tr` => <tr class></tr>
            html.Tr([
                # `html.Td` => <td class></td>
                # 各行のデータの、各列のデータを順に出力
                html.Td(dataframe.iloc[i][col]) for col in dataframe.columns
            # 以下でDataFrameの中身を最大10行分生成する。
            ]) for i in range(min(len(dataframe), max_rows))
        ])
    ])


external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

app.layout = html.Div(children=[
    html.H4(children='US Agriculture Exports (2011)'),
    generate_table(df)
])


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

以上を実行すると以下の図が得られます。

part2_3

2.4 複雑な可視化を行う

Plotlyで使用可能なグラフ描画機能を提供するdash_core_componentsにはGraphと呼ばれるコンポーネントが存在し、Ploylyの35種類以上の図に対応しています。(Plotlyの公式HP)
ではこの機能を使用して複雑なグラフを生成してみましょう。

なおここらへんの勘所を身に付けたい場合はDashではなくPlotlyのチュートリアルなどを参考にしてください。

使用するデータは各国の1人あたりのGDPの値です。

gdp per capita

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/chriddyp/5d1ea79569ed194d432e56108a04d188/raw/a9f9e8076b837d541398e999dcbac2b2826a81f8/gdp-life-exp-2007.csv')


app.layout = html.Div([
    # `Graph`は`plotly.js`を使ってレンダリングを行う。
    # SVGとWebGLを使用しており35種類以上のグラフに対応している。
    dcc.Graph(
        id='life-exp-vs-gdp',
        # この`figure`属性は`plotly.py`と同じ挙動を示す。
        # https://plotly.com/python
        figure={
            # plotlyでは出力したいデータをリストで指定する。
            # 複数のデータを使用する場合には辞書のリストを指定する。
            'data': [
                # 大陸毎のデータを1かたまりにして出力する。
                dict(
                    x=df[df['continent'] == i]['gdp per capita'],
                    y=df[df['continent'] == i]['life expectancy'],
                    text=df[df['continent'] == i]['country'],
                    mode='markers',
                    opacity=0.7,
                    marker={
                        'size': 15,
                        'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
                    },
                    name=i
                ) for i in df.continent.unique()
            ],
            'layout': dict(
                xaxis={'type': 'log', 'title': 'GDP Per Capita'},
                yaxis={'title': 'Life Expectancy'},
                margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 10},
                legend={'x': 0, 'y': 1},
                # カーソルを当てた際に最も近いデータ点の情報を出力する。
                hovermode='closest'
            )
        }
    )
])


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

以上を実行すると以下の図が得られます。

part2_4

2.5 Markdownを使用する

dcc.Markdownを使用すれば直接Markdownのテキストを出力させることが可能です。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html


external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

# 出力させたいMarkdownでの文章を変数に格納しておく。
markdown_text = '''
### Dash and Markdown

Dash apps can be written in Markdown.
Dash uses the [CommonMark](http://commonmark.org/)
specification of Markdown.
Check out their [60 Second Markdown Tutorial](http://commonmark.org/help/)
if this is your first introduction to Markdown!
'''

app.layout = html.Div([
    dcc.Markdown(children=markdown_text)
])


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

以上を実行すると以下の図が得られます。

part2_5

2.6 他のdash_core_componentsを試す

dash_core_componentsには、Graph以外にもドロップダウンやマークダウン、テキストボックスなど様々なオプションが存在します。

詳細は公式サイト: Dash Core Components Galleryを参考にしましょう。

# -*- coding: utf-8 -*-
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

app.layout = html.Div([
    # <label>Dropdown</label>
    html.Label('Dropdown'),
    dcc.Dropdown(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        # `value`で初期値を設定できる。
        value='MTL'
    ),
    # <label>Multi-Select Dropdown</label>
    html.Label('Multi-Select Dropdown'),
    dcc.Dropdown(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value=['MTL', 'SF'],
        # `multi`で複数選択も可能にする。
        multi=True
    ),
    # <label>Radio Items</label>
    html.Label('Radio Items'),
    dcc.RadioItems(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value='MTL'
    ),
    # <label>Checkboxes</label>
    html.Label('Checkboxes'),
    dcc.Checklist(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value=['MTL', 'SF']
    ),
    # <label>Text Input</label>
    html.Label('Text Input'),
    # <input type="text" step="any" persisted_props="value" persistence_type="local" value="sample">
    dcc.Input(value='MTL', type='text'),

    # <label>Slider</label>
    html.Label('Slider'),
    dcc.Slider(
        min=0,
        max=9,
        marks={i: 'Label {}'.format(i) if i == 1 else str(i) for i in range(1, 6)},
        value=5,
    ),

# 基本的にDashでは属性の最後にCSSスタイルを指定します。
# <div style="column-count: 2;"><\div>
], style={'columnCount': 2})


if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

part2_6

困ったときは

それぞれの引数など何かわからないことがあった場合は、help関数を使いましょう。

>> help(dcc.Dropdown)

終わりに

以上がDashを使用してグラフをHTMLで描画する方法です。
どんな図を出力するにしても

  • layout

の設定することが基本です。

130
149
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
130
149

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?