【plotnine】plotnineの使用方法【可視化】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！

今回は，plotnineの使用方法について学習していきます．

plotnineでは，グラフを3つの要素である，キャンバス，グラフ，体裁で考えます．

そして，これらをレイヤーとしてひとつずつ重ね合わせることで全体のグラフを作成します．

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 080803-1024x576.jpg

０．準備
１．基本
２．カテゴリごとに出力
- ①単数
- ②複数
３．可視化の重要メソッド
まとめ
次回

０．準備

# パッケージ読み込み
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from plotnine import *
from plotnine.themes import *
import warnings

# データフレームの表示行数を指定
pd.set_option('display.max_rows', 5) 

# 図のサイズ調整
theme_set(theme(
    figure_size=(4.2, 3.6), 
    axis_title=element_text(size=15), 
    axis_text=element_text(size=15)
    )
)

# 警告の非表示
warnings.filterwarnings('ignore')

# データ読み込み
df = \
sns\
.load_dataset('iris')

# パッケージ読み込み

import pandas as pd

import numpy as np

import seaborn as sns

from plotnine import *

from plotnine.themes import *

import warnings

# データフレームの表示行数を指定

pd.set_option('display.max_rows', 5)

# 図のサイズ調整

theme_set(theme(

figure_size=(4.2, 3.6),

axis_title=element_text(size=15),

axis_text=element_text(size=15)

)

# 警告の非表示

warnings.filterwarnings('ignore')

# データ読み込み

df = \

sns\

.load_dataset('iris')

１．基本

# 1.キャンパス
ggplot(
  data = df, 
  mapping = aes(x="sepal_length", y="petal_length")
)

# 1.キャンパス

ggplot(

data = df,

mapping = aes(x="sepal_length", y="petal_length")

)

# 1.キャンパス + 2.グラフ
ggplot(
  data = df, 
  mapping = aes(x="sepal_length", y="petal_length")
) +\
geom_point()

# 1.キャンパス + 2.グラフ

ggplot(

data = df,

mapping = aes(x="sepal_length", y="petal_length")

) +\

geom_point()

# 1.キャンパス + 2.グラフ + 3.体裁
ggplot(
  data = df, 
  mapping = aes(x="sepal_length", y="petal_length")
) +\
geom_point() +\
theme(
    rect=element_rect(fill = 'pink', colour = 'orange', size = 5),
    axis_title=element_text(size=30),
    axis_text=element_text(size=30)
    )

# 1.キャンパス + 2.グラフ + 3.体裁

ggplot(

data = df,

mapping = aes(x="sepal_length", y="petal_length")

) +\

geom_point() +\

theme(

rect=element_rect(fill = 'pink', colour = 'orange', size = 5),

axis_title=element_text(size=30),

axis_text=element_text(size=30)

)

２．カテゴリごとに出力

plotnineでは，カテゴリごとのグラフを簡単に作成することができます．

カテゴリごとのグラフは，単数と複数の2種類があります．

単数というのは，１つのキャンパスにカテゴリごとのグラフをまとめて記述すること

複数というのは，複数のキャンパスにカテゴリのグラフをまとめて記述すること

を示しています．

①単数

単数として出力する場合，aesの中でfillかcolorでカテゴリとする列を指定します．

fillかcolorかは，グラフの種類によって変わってきます．

ヒストグラム，棒グラフの場合，fillを

散布図の場合，colorとすればOKです．

例えば，図の左のdfに対し，aesの中でfillをspeciesとして設定すると，

1つのキャンパスのなかにspecies列の３つのカテゴリであるsetosa, versicolor, virginicaごとのグラフが作成されます．

# カテゴリごと出力（単数）
ggplot(
  df,
  aes(x="sepal_length", fill="species")
) +\
geom_histogram(alpha=0.6)

# カテゴリごと出力（単数）

ggplot(

df,

aes(x="sepal_length", fill="species")

) +\

geom_histogram(alpha=0.6)

②複数

複数として出力する場合，facet_wrapの中でカテゴリとする列を指定します．

例えば，図の左のdfに対し，facet_wrapの中でspeciesと設定すると，

species列の３つのカテゴリであるsetosa, versicolor, virginicaごとのグラフが別々に作成されます．

# sepal_lengthのヒストグラム カテゴリごと出力（複数）
ggplot(
  df,
  aes(x="sepal_length")
) +\
geom_histogram() +\
facet_wrap("species")

# sepal_lengthのヒストグラムカテゴリごと出力（複数）

ggplot(

df,

aes(x="sepal_length")

) +\

geom_histogram() +\

facet_wrap("species")

３．可視化の重要メソッド

こちらに可視化のメソッドのうち，頻出であるものを示しました．

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 080805-1024x576.jpg

次回からこれらのメソッドの使用方法について詳細に説明していきます．

まとめ

今回はplotnineの基本について，学習しました．

plotnineは，特にカテゴリごとに出力するのが得意です．

カテゴリごとに出力することは，実務では非常によくあるシチュエーションなので，ここでしっかりと慣れておきましょう！

それでは，お疲れさまでした！！

次回

: 【plotnine】geom_histogram：ヒストグラム【可視化】

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