【Qiita】今年1年のContributionを集計してグラフ化してみる

今年の初めにQiitaを始めてみて、気づけばもう１１月。
年末に近づいて、１年のコントリビューションはどんな感じだったのかなと思い、QiitaのAPIを使ってグラフ化してみました。

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✅ やること

• Qiita APIで自分の投稿データを取得
• 投稿数・いいね数（likes）・ストック数を月ごとに集計
• 投稿＋いいね＋ストック = 貢献スコアとして折れ線グラフ化
• さらに累積グラフも作る

Contributionには色々加算ポイントあるみたいですが、とりあえず投稿数、いいね数、ストック数を集計。

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✅ 使った環境

項目	内容
言語	Python 3
ライブラリ	requests / pandas / matplotlib
Qiita API	認証トークンなし（公開データのみ）でOK

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✅ 実際のコード

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ========= 1. 設定 =========
QIITA_USER_ID = "yushibats"   # QiitaのユーザーID
TOKEN = ""                    # 公開データのみ取得する場合は空でOK

# 表示したい期間（各月の月初基準）
FILTER_START = "2025-01-01"
FILTER_END   = "2025-12-31"

# トークンがあればヘッダーに追加
headers = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"} if TOKEN else {}

# ========= 2. Qiita APIから記事データ取得 =========
def fetch_items(user_id):
    items = []
    for page in range(1, 11):  # 1〜10ページ分（最大1000件）
        url = f"https://qiita.com/api/v2/users/{user_id}/items?page={page}&per_page=100"
        r = requests.get(url, headers=headers)
        if r.status_code != 200:
            break 
        data = r.json()
        if not data:
            break
        items.extend(data)
    return items


# ========= 3. DataFrameに変換 & 日付整形 =========
def to_dataframe(items):
    df = pd.DataFrame([{
        "created_at": it["created_at"],
        "posts": 1,
        "likes": it["likes_count"],  
        "stocks": it["stocks_count"]
    } for it in items])

    df["date"] = pd.to_datetime(df["created_at"], utc=True).dt.tz_convert(None)
    return df


# ========= 4. 月初ごと（MS）に集計 =========
def aggregate_monthly(df):
    df_month = df.resample("MS", on="date")[["posts", "likes", "stocks"]].sum()
    full_range = pd.date_range(start=FILTER_START, end=FILTER_END, freq="MS")
    df_month = df_month.reindex(full_range, fill_value=0)
    df_month["score"] = df_month["posts"] + df_month["likes"] + df_month["stocks"] * 0.5
    df_month["cumulative"] = df_month["score"].cumsum()
    return df_month


# ========= 5. グラフ描画 =========
def plot_graph(df_month, user_id):
    plt.figure(figsize=(12, 6))

    # 月ごとの投稿・いいね・ストック
    plt.plot(df_month.index, df_month["posts"], marker="o", label="Posts")
    plt.plot(df_month.index, df_month["likes"], marker="o", label="Likes")
    plt.plot(df_month.index, df_month["stocks"], marker="o", label="Stocks")

    # 月次スコアと累積スコア
    plt.plot(df_month.index, df_month["score"], marker="o", linewidth=2.5,
             label="Monthly Score (Posts + Likes + Stocks*0.5)")
    plt.plot(df_month.index, df_month["cumulative"], linestyle="--", linewidth=2.5,
             label="Cumulative Score")

    plt.title(f"Qiita Contribution Trend @{user_id} (Monthly-based Score)")
    plt.xlabel("Month")
    plt.ylabel("Score")
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.tight_layout()

    plt.savefig("qiita_contribution_score.png")
    print("✅ グラフを保存しました！: qiita_contribution_score.png")


# ========= 6. 実行 =========
if __name__ == "__main__":
    items = fetch_items(QIITA_USER_ID)
    df = to_dataframe(items)
    df_month = aggregate_monthly(df)
    plot_graph(df_month, QIITA_USER_ID)

✅ 結果

それっぽいグラフができました。
今年もあと２か月！頑張りましょう！