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比率の可視化

比率の可視化 - スケッチノート by @nitya

このレッスンでは、自然に焦点を当てた別のデータセットを使用して、キノコに関するデータセット内でどのくらいの種類の菌類が存在するかなど、比率を可視化します。Audubonから提供されたデータセットを使用して、Agaricus（ハラタケ属）とLepiota（ハラタケモドキ属）の23種のひだのあるキノコに関する詳細を探ります。以下のような魅力的な可視化を試してみましょう：

• 円グラフ 🥧
• ドーナツグラフ 🍩
• ワッフルチャート 🧇

💡 Microsoft ResearchによるCharticulatorという非常に興味深いプロジェクトでは、データ可視化のための無料のドラッグ＆ドロップインターフェースを提供しています。彼らのチュートリアルの1つでもこのキノコのデータセットが使用されています！データを探索しながらライブラリの使い方を学ぶことができます：Charticulator tutorial。

講義前クイズ

キノコを知ろう 🍄

キノコはとても興味深い存在です。データセットをインポートして調べてみましょう：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
mushrooms = pd.read_csv('../../data/mushrooms.csv')
mushrooms.head()

以下のような分析に適したデータがテーブルとして出力されます：

class	cap-shape	cap-surface	cap-color	bruises	odor	gill-attachment	gill-spacing	gill-size	gill-color	stalk-shape	stalk-root	stalk-surface-above-ring	stalk-surface-below-ring	stalk-color-above-ring	stalk-color-below-ring	veil-type	veil-color	ring-number	ring-type	spore-print-color	population	habitat
Poisonous	Convex	Smooth	Brown	Bruises	Pungent	Free	Close	Narrow	Black	Enlarging	Equal	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Black	Scattered	Urban
Edible	Convex	Smooth	Yellow	Bruises	Almond	Free	Close	Broad	Black	Enlarging	Club	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Brown	Numerous	Grasses
Edible	Bell	Smooth	White	Bruises	Anise	Free	Close	Broad	Brown	Enlarging	Club	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Brown	Numerous	Meadows
Poisonous	Convex	Scaly	White	Bruises	Pungent	Free	Close	Narrow	Brown	Enlarging	Equal	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Black	Scattered	Urban

すぐに気づくのは、すべてのデータがテキスト形式であることです。このデータをチャートで使用できるように変換する必要があります。実際、このデータの多くはオブジェクトとして表現されています：

print(mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns)

出力は以下の通りです：

Index(['class', 'cap-shape', 'cap-surface', 'cap-color', 'bruises', 'odor',
       'gill-attachment', 'gill-spacing', 'gill-size', 'gill-color',
       'stalk-shape', 'stalk-root', 'stalk-surface-above-ring',
       'stalk-surface-below-ring', 'stalk-color-above-ring',
       'stalk-color-below-ring', 'veil-type', 'veil-color', 'ring-number',
       'ring-type', 'spore-print-color', 'population', 'habitat'],
      dtype='object')

このデータを使用して、'class'列をカテゴリに変換します：

cols = mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns
mushrooms[cols] = mushrooms[cols].astype('category')

edibleclass=mushrooms.groupby(['class']).count()
edibleclass

これで、キノコのデータを印刷すると、毒性/食用のクラスに基づいてカテゴリにグループ化されたことがわかります：

	cap-shape	cap-surface	cap-color	bruises	odor	gill-attachment	gill-spacing	gill-size	gill-color	stalk-shape	...	stalk-surface-below-ring	stalk-color-above-ring	stalk-color-below-ring	veil-type	veil-color	ring-number	ring-type	spore-print-color	population	habitat
class
Edible	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	...	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208
Poisonous	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	...	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916

このテーブルの順序に従ってクラスカテゴリラベルを作成すれば、円グラフを作成できます。

円グラフ！

labels=['Edible','Poisonous']
plt.pie(edibleclass['population'],labels=labels,autopct='%.1f %%')
plt.title('Edible?')
plt.show()

このデータを2つのキノコクラスに基づいて比率を示す円グラフとして表示します。特にここではラベルの順序が重要なので、ラベル配列の順序を確認してください！

ドーナツグラフ！

円グラフを少し視覚的に面白くしたものがドーナツグラフです。これは中央に穴がある円グラフです。この方法でデータを見てみましょう。

キノコが生育するさまざまな生息地を見てみましょう：

habitat=mushrooms.groupby(['habitat']).count()
habitat

ここではデータを生息地ごとにグループ化しています。7つの生息地がリストされているので、それらをドーナツグラフのラベルとして使用します：

labels=['Grasses','Leaves','Meadows','Paths','Urban','Waste','Wood']

plt.pie(habitat['class'], labels=labels,
        autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85)
  
center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.40, fc='white')
fig = plt.gcf()

fig.gca().add_artist(center_circle)
  
plt.title('Mushroom Habitats')
  
plt.show()

このコードはチャートと中央の円を描画し、その後その中央の円をチャートに追加します。中央の円の幅を変更するには、0.40を別の値に変更してください。

ドーナツグラフはラベルを変更するなど、いくつかの方法で調整できます。特にラベルは読みやすさのために強調表示できます。詳細はドキュメントをご覧ください。

データをグループ化して円グラフやドーナツグラフとして表示する方法を学んだので、他の種類のチャートも試してみましょう。次はワッフルチャートです。これは数量を別の方法で探索するものです。

ワッフルチャート！

ワッフルチャートは、数量を2Dの正方形の配列として視覚化する方法です。このデータセット内のキノコの傘の色の異なる数量を視覚化してみましょう。そのためには、PyWaffleというヘルパーライブラリをインストールし、Matplotlibを使用します：

pip install pywaffle

データの一部を選択してグループ化します：

capcolor=mushrooms.groupby(['cap-color']).count()
capcolor

ラベルを作成し、データをグループ化してワッフルチャートを作成します：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pywaffle import Waffle
  
data ={'color': ['brown', 'buff', 'cinnamon', 'green', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'],
    'amount': capcolor['class']
     }
  
df = pd.DataFrame(data)
  
fig = plt.figure(
    FigureClass = Waffle,
    rows = 100,
    values = df.amount,
    labels = list(df.color),
    figsize = (30,30),
    colors=["brown", "tan", "maroon", "green", "pink", "purple", "red", "whitesmoke", "yellow"],
)

ワッフルチャートを使用すると、このキノコのデータセットの傘の色の比率がはっきりとわかります。興味深いことに、緑色の傘を持つキノコが多く存在します！

✅ PyWaffleは、Font Awesomeで利用可能なアイコンを使用して、チャート内にアイコンを表示することをサポートしています。アイコンを正方形の代わりに使用して、さらに面白いワッフルチャートを作成する実験をしてみてください。

このレッスンでは、比率を可視化する3つの方法を学びました。まず、データをカテゴリにグループ化し、次にデータを表示する最適な方法（円グラフ、ドーナツグラフ、またはワッフルチャート）を決定します。どれも魅力的で、データセットのスナップショットを瞬時に提供します。

🚀 チャレンジ

Charticulatorでこれらの美味しいチャートを再現してみてください。

講義後クイズ

復習と自己学習

円グラフ、ドーナツグラフ、ワッフルチャートのどれを使用するべきかは、時には明確ではありません。このトピックに関する以下の記事を読んでみてください：

https://www.beautiful.ai/blog/battle-of-the-charts-pie-chart-vs-donut-chart

https://medium.com/@hypsypops/pie-chart-vs-donut-chart-showdown-in-the-ring-5d24fd86a9ce

https://www.mit.edu/~mbarker/formula1/f1help/11-ch-c6.htm

https://medium.datadriveninvestor.com/data-visualization-done-the-right-way-with-tableau-waffle-chart-fdf2a19be402

さらに情報を探して、この難しい選択について調査してみてください。

課題

Excelで試してみる

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