1. 棒グラフ#

1.1. 概要#

棒グラフ（Bar Chart） とは，主に質的変数を対象にして，棒の長さで数量を表すグラフです．棒を縦方向に並べることもありますし，横方向に並べることもあります．質的変数の量を見る最も一般的な方法の一つです．

bars

例えば上図は，作品ごとの合計掲載週数を表した棒グラフです． なお，棒グラフにはいくつか種類がありますが，このページでは積上げ棒グラフと集合棒グラフについて紹介します．

集合棒グラフ（Grouped Bar Chart） とは，下図のように変数の値に応じてグループ化し， 横に 並べた棒グラフです．

積上げ棒グラフ（Stacked Bar Chart） とは，下図のように変数の値に応じてグループ化し， 縦に 積み上げた棒グラフです．

1.2. Plotlyによる作図方法#

Plotlyではplotly.express.bar()で棒グラフを作成可能です．

import plotly.express as px
fig = px.bar(df, x='col_x', y='col_y')

上記の例では，dfのcol_x列を横軸，col_y列を縦軸とした棒グラフのオブジェクトfigを作成します．また，

import plotly.express as px
fig = px.bar(
    df, x='col_x', y='col_y',
    color='col_group', barmode='group')

上記のようにbarmode='group'を指定することでcol_groupでグループ化可能です．さらに，

import plotly.express as px
fig = px.bar(
    df, x='col_x', y='col_y',
    color='col_group', barmode='stack')

上記のようにbarmode='stack'を指定することでcol_groupで積み上げた棒グラフを作成可能です．

1.3. MADB Labを用いた作図例#

1.3.1. 下準備#

import itertools
import pandas as pd
import plotly.express as px

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/episodes.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'

def show_fig(fig):
    """Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
    fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
    fig.show(renderer=RENDERER)

def add_years_to_df(df, unit_years=10):
    """unit_years単位で区切ったyears列を追加"""
    df_new = df.copy()
    df_new['years'] = \
        pd.to_datetime(df['datePublished']).dt.year \
        // unit_years * unit_years
    df_new['years'] = df_new['years'].astype(str)
    return df_new

def resample_df_by_cname_and_years(df):
    """cnameとyearsのすべての組み合わせが存在するように0埋め
    この処理を実施しないと作図時にX軸方向の順序が変わってしまう"""
    df_new = df.copy()
    yearss = df['years'].unique()
    cnames = df['cname'].unique()
    for cname, years in itertools.product(cnames, yearss):
        df_tmp = df_new[
            (df_new['cname'] == cname)&\
            (df_new['years'] == years)]
        if df_tmp.shape[0] == 0:
            s = pd.Series(
                {'cname': cname,
                 'years': years,
                 'weeks': 0,},
                index=df_tmp.columns)
            df_new = df_new.append(
                s, ignore_index=True)
    return df_new

def resample_df_by_creator_and_years(df):
    """creatorとyearsのすべての組み合わせが存在するように0埋め
    この処理を実施しないと作図時にX軸方向の順序が変わってしまう"""
    df_new = df.copy()
    yearss = df['years'].unique()
    creators = df['creator'].unique()
    for creator, years in itertools.product(creators, yearss):
        df_tmp = df_new[
            (df_new['creator'] == creator)&\
            (df_new['years'] == years)]
        if df_tmp.shape[0] == 0:
            s = pd.Series(
                {'creator': creator,
                 'years': years,
                 'weeks': 0,},
                index=df_tmp.columns)
            df_new = df_new.append(
                s, ignore_index=True)
    return df_new

df = pd.read_csv(PATH_DATA)

1.3.2. 作品別の掲載週数（上位20作品）#

まずは，作品ごとの掲載週数を見てみましょう．

df_plot = df.value_counts('cname').reset_index(name='weeks').head(20)
fig = px.bar(df_plot, x='cname', y='weeks', 
             title='作品別の掲載週数')
fig.update_xaxes(title='作品名')
fig.update_yaxes(title='掲載週数')
show_fig(fig)