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)

各雑誌・各世代を代表するような作品が並びます．こちら葛飾区亀有公園前派出所は流石ですね…．

1.3.3. 作品別・年代別の掲載週数（上位20作品）#

では，上記の作品はいつ頃掲載されたものなのでしょうか？ここでは：

集合棒グラフ（グループ化された棒グラフ）
積上げ棒グラフ

を使って，作品別・年代別の合計掲載週を可視化します．

# dfに10年区切りの年代情報を追加
df = add_years_to_df(df)

# プロット用に集計
df_plot = df.groupby('cname')['years'].value_counts().\
    reset_index(name='weeks')
# 連載週数上位20作品を抽出
cnames = list(df.value_counts('cname').head(20).index)
df_plot = df_plot[df_plot['cname'].isin(cnames)].\
    reset_index(drop=True)
# cname，yearsでアップサンプリング
df_plot = resample_df_by_cname_and_years(df_plot)

# 合計連載週数で降順ソート
df_plot['order'] = df_plot['cname'].apply(
    lambda x: cnames.index(x))
df_plot = df_plot.sort_values(
    ['order', 'years'], ignore_index=True)

# 作図
fig = px.bar(
    df_plot, x='cname', y='weeks', color='years',
    color_discrete_sequence= px.colors.diverging.Portland,
    barmode='group', 
    title='作品別・年代別の合計掲載週数（集合棒グラフ）')
fig.update_xaxes(title='作品名')
fig.update_yaxes(title='合計連載週数')
show_fig(fig)

冒頭の棒グラフを年代ごとに分割し，作品ごとに横に並べました．このようなグラフを集合棒グラフと呼びます．

作品の掲載年に特徴が顕れており，非常に面白いですね…．こちら葛飾区亀有公園前派出所がいかに長期間，コンスタントに掲載されていたかわかります．

このグラフを観察すると，集合棒グラフには次のような長所があることがわかります：

各作品・各年代の絶対値を比較しやすい
- 例：1970年代はダメおやじ，1980年代はこちら葛飾区亀有公園前派出所が代表的
各作品がどの年代に掲載されたか定性的にわかりやすい
- 例：ダメおやじ等は1970-1980年代，MAJORは1990-2010年代に掲載された

一方で，次のような短所も明らかになりました：

年代の数に比例して凡例の数が増えてしまうため，全体的に棒が細くなり，視認性が悪くなる
年代をまたがった合計掲載週数の比較がしづらい

group対象に欠測があるとX軸の順序が自動調整されてしまう

おそらくpx.bar()の仕様ですが，barmode='group'あるいはbarmode='stack'を選択した際にcolorで指定した列に欠測があると，X軸の順序が変わってしまうことを確認しました．これを回避するため，resample_df_by_cname_and_years(df_plot)で欠測を補完しています．以降も同様です．

# 作図
fig = px.bar(
    df_plot, x='cname', y='weeks', color='years',
    color_discrete_sequence= px.colors.diverging.Portland,
    barmode='stack', 
    title='作品別・年代別の合計連載週数（積上げ棒グラフ）')
fig.update_xaxes(title='作品名')
fig.update_yaxes(title='合計連載週数')
show_fig(fig)

こちらは同じ情報を積上げ棒グラフで可視化したものです．積上げ棒グラフは，年代ごとの掲載数を横に並べるのではなく，縦に積上げていることにご注意ください．

積上げ棒グラフの長所は：

各作品の年代ごとの比率を比較しやすい
各作品の合計掲載週を比較しやすい

です．

積上げ棒グラフの短所は：

各作品・各年代の絶対値を比較しづらい

です．

積上げ棒グラフの特徴は集合棒グラフと表裏一体です．

1.3.4. 作家別の掲載週数（上位20名）#

同様に，作家別に掲載週数を可視化してみましょう．

df_plot = df.value_counts('creator').reset_index(name='weeks').head(20)
fig = px.bar(df_plot, x='creator', y='weeks', title='作者別の掲載週数')
fig.update_xaxes(title='作家名')
fig.update_yaxes(title='掲載週数')
show_fig(fig)

こちら葛飾区亀有公園前派出所の秋本治先生が1位と予想しておりましたが，水島新司先生が圧倒的でした．

1.3.5. 作家別・年代別の掲載週数（上位20名）#

# 10年単位で区切ったyearsを追加
df = add_years_to_df(df)

# プロット用に集計
df_plot = df.groupby('creator')['years'].value_counts().\
    reset_index(name='weeks')
# 連載週刊上位20作品を抽出
creators = list(df.value_counts('creator').head(20).index)
df_plot = df_plot[df_plot['creator'].isin(creators)].\
    reset_index(drop=True)
# creator，yearsでアップサンプリング
df_plot = resample_df_by_creator_and_years(df_plot)

# 合計連載週数で降順ソート
df_plot['order'] = df_plot['creator'].apply(
    lambda x: creators.index(x))
df_plot = df_plot.sort_values(
    ['order', 'years'], ignore_index=True)

# 作図
fig = px.bar(
    df_plot, x='creator', y='weeks', color='years',
    color_discrete_sequence= px.colors.diverging.Portland,
    barmode='group', title='作家別・年代別の掲載週数')
fig.update_xaxes(title='作家名')
fig.update_yaxes(title='掲載週数')
show_fig(fig)

# 作図
fig = px.bar(
    df_plot, x='creator', y='weeks', color='years',
    color_discrete_sequence= px.colors.diverging.Portland,
    barmode='stack', title='作家別・年代別の掲載週数')
fig.update_xaxes(title='作家名')
fig.update_yaxes(title='掲載週数')
show_fig(fig)

1.4. 練習問題#

掲載週（datePublished）数ではなく，作品（cname）数が多い作家を可視化してみましょう．掲載週数と比較して言えることはありますか？
年代別・作品数別に積上げ棒グラフを作成して，作家毎の特徴を考察してみましょう

マンガと学ぶデータビジュアライゼーション

棒グラフ

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