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@yuto16

【Python】カレンダー形式のヒートマップ(祝日表示つき)

Last updated at Posted at 2020-03-27

この記事の目的

以下のような, 祝日表示付きのカレンダー形式のヒートマップを作成する.

calendar.png

ちなみにデータには, Qiita APIを使って取得した @yaotti さんの記事投稿日を1投稿＝1イベントとして使わせていただいています.

似た可視化の方法

  • Contributions Calendar
  • Contribution Graph
  • 草
  • 芝生

など, いろいろな名前で呼ばれていますが, GitHubの以下の図もシンプルで良いですね.

contributions_graph.png
出典：GitHubヘルプ プロフィールでコントリビューションを表示する

Pythonだとcalmapというライブラリで似たような図が作成できるみたいです.

image02.png

GitHub：martijnvermaat/calmap

また, Pythonでは見つけられませんでしたが, Rなら, openairというライブラリで月別のカレンダー表示ができます.
openair：calendarPlot()

image03.png
出典：RPubs Plotting with openair

しかし,

  • カレンダー形式
  • 日付表示がある
  • 祝日表示がある

を満たすものは, 調べた限り見つかりませんでした...

解説

ということで, 自分でコードを書きました！

準備

まずは, ライブラリを準備します.

!pip install jpholiday #祝日情報を取得するため
!pip install japanize_matplotlib #pltの日本語化のため

import numpy as np
import pandas as pd
import requests
import json
from pandas.io.json import json_normalize
import datetime
import jpholiday

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import matplotlib.patches as patches #長方形の描画

データの用意

適当なイベントデータを用意します. ここでは, 最近Qiita APIを使ってみたので, Qiita記事の投稿をイベントと考えて, 投稿日の可視化を行います.

取得した投稿データは以下のような形式です. タイムスタンプの列があれば, 他のどんなデータでも大丈夫です. 今回は, created_atという列にタイムスタンプ情報が入っています.
image04.jpg

まず, タイムスタンプの列に文字列として入っている値をdatetime.datetime型というものに変換します.
formatは適宜変更する必要があります.

df["created_at"] = pd.to_datetime(df["created_at"], format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S+09:00')

続いてここから, 年や月などの情報を抽出します.

df["year"] = df["created_at"].dt.year
df["month"] = df["created_at"].dt.month
df["day"] = df["created_at"].dt.day

さらに, 自作関数のamerican_calendarというもので, アメリカ式の週番号と曜日情報を取得します.
詳細はこちら：アメリカ式の週番号の取得

def american_calendar
def american_calendar(year, month, day):
    #入力年のdatetime.date型データを作成
    inp = datetime.date(year=year, month=month, day=day)
    #入力年の元日のdatetime.date型データを作成
    first = datetime.date(year=year, month=1, day=1)

    #まず曜日の計算
    inp_how = (inp.weekday()+1) % 7 #+1は曜日を日曜始まりに変更するため
    first_how = (first.weekday()+1)%7
    
    #以下, 週番号の計算
    #カレンダーの左上(最初の日曜日)の日付を取得
    upper_left = first - datetime.timedelta(days=first_how)

    #基準日との日数差を計算して週番号を取得
    inp_week = (inp - upper_left).days // 7
    
    return year, inp_week, inp_how

cal = np.array([american_calendar(ymd[0], ymd[1], ymd[2]) for ymd in df.loc[:,["year","month","day"]].values])

df["week"] = cal[:,1]
df["dayofweek"] = cal[:,2]

ここまでくるとデータは以下のようになっているはずです.

df.loc[:,["created_at", "year", "month", "day", "week", "dayofweek"]].head()

image06.png

ここでweekが週番号でdayofweekが曜日になっています.
注意として, ここでのdayofweekは0が日曜日, 1が月曜日...と続きます.

イベントの集計

ここでyearを指定して, データを絞り込み, 日付別に集計するためにpivot_tableを使います.

year = 2012

idx_name = "week"
col_name = "dayofweek"

tmp_df = df[df["year"]==year]
pv = tmp_df.pivot_table(index=idx_name, columns=col_name, values="body", aggfunc="count") #bodyは適当なんでもOK
pv = pd.DataFrame(pv.values, columns=pv.columns.values ,index=pv.index.values)
pv

image07.png

このデータフレームpvは, イベントが起きない週がまったく表示されおらず, このままでは使えません.
そこで, あらかじめカレンダーのような54×7マスのデータフレームmatを作成し, そこに値を追加することで, 整形します.

pv.columns = [int(num) for num in pv.columns]
pv.index = [int(num) for num in pv.index]
pv = pv.fillna(0)

mat = pd.DataFrame(index=list(range(54)), columns=list(range(7)))
mat = mat.fillna(0)

mat = mat.add(pv, fill_value=0)
mat = mat.applymap(lambda x: int(x))
mat

image08.png

綺麗になりました. (本当は54行まであります)

続いて, カレンダーに表示する日付を準備します.

mat_date = pd.DataFrame(index=list(range(54)), columns=list(range(7)))
mat_date = mat_date.fillna("")

tmp = datetime.date(year=year, month=1, day=1)

for i in range(366):
    if tmp.year==year:
        y,week,how = american_calendar(tmp.year, tmp.month, tmp.day)
        mat_date.loc[week,how] = str(tmp.month) +"/"+ str(tmp.day)
    tmp+=datetime.timedelta(days=1)
    
lab = mat_date.values
lab

image09.png
上のような, 日付の文字列を要素とした, 54×7の配列ができます.
はじめの2つの要素が空文字なので, この年は火曜から始まるということになります.

可視化

最後にsns.heatmapを使ってカレンダーを描きます.
祝日表示については, jpholiday.year_holidays(year)に特定年の祝日一覧が入っているので, その情報から, patches.Rectangleで赤い正方形を１つ１つ描画しています.

plt.figure(figsize=(10,30))
ax = sns.heatmap(mat, annot=lab, square=True, fmt="", cmap="Greens", cbar=False, linewidths=0.1, linecolor="silver")
ax.set_xticklabels(["日","月","火","水","木","金","土"])

for holiday in jpholiday.year_holidays(year):
    tmp = holiday[0]
    y,week,how = american_calendar(tmp.year, tmp.month, tmp.day)

    r = patches.Rectangle(xy=(how, week), width=1, height=1, edgecolor='red', fill=False, linewidth=1)
    ax.add_patch(r)

ax.tick_params(right=False, top=True, labelright=False, labeltop=True)
plt.xlim((-0.1,7.1))
plt.title("Calendar Heatmap (year:{0})".format(year))
plt.show()

image11.jpg

以上！

コード一覧

一覧を表示
import numpy as np
import pandas as pd
import requests
import json
from pandas.io.json import json_normalize
import datetime
import jpholiday

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import matplotlib.patches as patches #長方形の描画

# データ準備
df["created_at"] = pd.to_datetime(df["created_at"], format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S+09:00')
df["year"] = df["created_at"].dt.year
df["month"] = df["created_at"].dt.month
df["day"] = df["created_at"].dt.day

cal = np.array([american_calendar(ymd[0], ymd[1], ymd[2]) for ymd in df.loc[:,["year","month","day"]].values])
df["week"] = cal[:,1]
df["dayofweek"] = cal[:,2]

# データ集計
year = 2012
idx_name = "week"
col_name = "dayofweek"

tmp_df = df[df["year"]==year]
pv = tmp_df.pivot_table(index=idx_name, columns=col_name, values="body", aggfunc="count") #bodyは適当なんでもOK
pv = pd.DataFrame(pv.values, columns=pv.columns.values ,index=pv.index.values)

# 集計データの整形
pv.columns = [int(num) for num in pv.columns]
pv.index = [int(num) for num in pv.index]
pv = pv.fillna(0)
mat = pd.DataFrame(index=list(range(54)), columns=list(range(7)))
mat = mat.fillna(0)
mat = mat.add(pv, fill_value=0)
mat = mat.applymap(lambda x: int(x))

#日付ラベル作成
mat_date = pd.DataFrame(index=list(range(54)), columns=list(range(7)))
mat_date = mat_date.fillna("")

tmp = datetime.date(year=year, month=1, day=1)

for i in range(366):
    if tmp.year==year:
        y,week,how = american_calendar(tmp.year, tmp.month, tmp.day)
        mat_date.loc[week,how] = str(tmp.month) +"/"+ str(tmp.day)
    tmp+=datetime.timedelta(days=1)

lab = mat_date.values


# 可視化
plt.figure(figsize=(10,30))
ax = sns.heatmap(mat, annot=lab, square=True, fmt="", cmap="Greens", cbar=False, linewidths=0.1, linecolor="silver")
ax.set_xticklabels(["日","月","火","水","木","金","土"])

for holiday in jpholiday.year_holidays(year):
    tmp = holiday[0]
    y,week,how = american_calendar(tmp.year, tmp.month, tmp.day)

    r = patches.Rectangle(xy=(how, week), width=1, height=1, edgecolor="red", fill=False, linewidth=1)
    ax.add_patch(r)

ax.tick_params(right=False, top=True, labelright=False, labeltop=True)
plt.xlim((-0.1,7.1))
plt.title("Calendar Heatmap (year:{0})".format(year))
plt.show()

参考

GitHubヘルプ： プロフィールでコントリビューションを表示する
GitHub：martijnvermaat/calmap
openair：calendarPlot()
RPubs：Plotting with openair
GitHub：日本の祝日を取得するライブラリ jpholiday
stack overflow：How to Add Text plus Value in Python Seaborn Heatmap

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