ツリーマップ
Contents
13. ツリーマップ#
13.1. 概要#
ツリーマップ(Tree Map) とは, 階層構造(ツリー構造)を持つ 質的変数に対して,その比率を 四角形の面積 で表現するグラフです.
例えば上図は,雑誌別・作品別の掲載週数の割合を表現したツリーマップです.
13.2. Plotlyによる作図方法#
Plotlyでは,plotly.express.treemap()
でツリーマップを作成可能です.
import plotly.express as px
fig = px.treemap(df, path=['col_0', 'col_1',], values='col_values')
上記の例では,df
のcol_0
,col_1
列の順に細分化したツリーマップを作成します.
このとき,各要素の面積はcol_values
列を基準に決定されます.
もちろん,path
に三つ以上の列を指定すれば,三階層以上のツリーマップも作成可能です.
13.3. MADB Labを用いた作図例#
13.3.1. 下準備#
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
df = pd.read_csv(PATH_DATA)
13.3.2. 雑誌別・年代別の合計作品数#
col_count = 'cname'
# 1年単位で区切ったyearsを追加
df = add_years_to_df(df, 10)
# mcname, yearsで集計
df_plot = \
df.groupby(['mcname', 'years'])[col_count].\
nunique().reset_index()
df_plot = \
df_plot.sort_values(['years', 'mcname'], ignore_index=True)
fig = px.treemap(
df_plot, path=[px.Constant('all'), 'mcname', 'years'],
values=col_count, title='雑誌別・年代別の合計作品数')
fig.update_traces(root_color='lightgrey')
show_fig(fig)
13.3.3. 雑誌別・作品別の合計掲載週数#
df_plot = \
df.groupby('mcname')['cname'].value_counts().\
reset_index(name='weeks')
# 描画用に10週以上の作品に絞る
df_plot = df_plot[df_plot['weeks']>=10].reset_index(drop=True)
fig = px.treemap(
df_plot, path=[px.Constant('all'), 'mcname', 'cname'],
values='weeks', title='雑誌別・作品別の合計掲載週数')
fig.update_traces(root_color='lightgrey')
show_fig(fig)
13.3.4. 雑誌別・年代別の合計作家数#
col_count = 'creator'
# 1年単位で区切ったyearsを追加
df = add_years_to_df(df, 10)
# mcname, yearsで集計
df_plot = \
df.groupby(['mcname', 'years'])[col_count].\
nunique().reset_index()
df_plot = \
df_plot.sort_values(['years', 'mcname'], ignore_index=True)
fig = px.treemap(
df_plot, path=[px.Constant('all'), 'mcname', 'years'],
values=col_count, title='雑誌別・年代別の合計作家数')
fig.update_traces(root_color='lightgrey')
show_fig(fig)
13.3.5. 雑誌別・作家別の合計掲載週数#
df_plot = \
df.groupby('mcname')['creator'].value_counts().\
reset_index(name='weeks')
# 描画用に10週以上の作者に絞る
df_plot = df_plot[df_plot['weeks']>=10].reset_index(drop=True)
fig = px.treemap(
df_plot, path=[px.Constant('all'), 'mcname', 'creator'],
values='weeks', title='雑誌別・作家別の合計掲載週数')
fig.update_traces(root_color='lightgrey')
show_fig(fig)