Data-Science-For-Beginners/translations/ja/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md

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  "translation_date": "2025-09-05T12:44:15+00:00",
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# 比率の可視化

|![ [(@sketchthedocs)](https://sketchthedocs.dev) によるスケッチノート ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|
|:---:|
|比率の可視化 - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) によるスケッチノート_ |

このレッスンでは、自然に焦点を当てた異なる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れだけ異なる種類の菌類が存在するかなどの比率を可視化します。Audubonから取得したデータセットを使用して、AgaricusおよびLepiota科に属する23種のひだ付きキノコの詳細を探ります。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による非常に興味深いプロジェクト [Charticulator](https://charticulator.com) 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を使用しています！データを探索しながらライブラリを学ぶことができます：[Charticulator tutorial](https://charticulator.com/tutorials/tutorial4.html)。

## [講義前クイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/20)

## キノコについて知ろう 🍄

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研究してみましょう：

```python
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表示されます：

| 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 |
| --------- | --------- | ----------- | --------- | ------- | ------- | --------------- | ------------ | --------- | ---------- | ----------- | ---------- | ------------------------ | ------------------------ | ---------------------- | ---------------------- | --------- | ---------- | ----------- | --------- | ----------------- | ---------- | ------- |
| 毒性あり | Convex    | Smooth      | Brown     | Bruises | Pungent | Free            | Close        | Narrow    | Black      | Enlarging   | Equal      | Smooth                   | Smooth                   | White                  | White                  | Partial   | White      | One         | Pendant   | Black             | Scattered  | Urban   |
| 食用      | Convex    | Smooth      | Yellow    | Bruises | Almond  | Free            | Close        | Broad     | Black      | Enlarging   | Club       | Smooth                   | Smooth                   | White                  | White                  | Partial   | White      | One         | Pendant   | Brown             | Numerous   | Grasses |
| 食用      | Bell      | Smooth      | White     | Bruises | Anise   | Free            | Close        | Broad     | Brown      | Enlarging   | Club       | Smooth                   | Smooth                   | White                  | White                  | Partial   | White      | One         | Pendant   | Brown             | Numerous   | Meadows |
| 毒性あり | 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、ほとんどのデータはオブジェクトとして表現されています：

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

出力は以下の通りです：

```output
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：

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

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

これで、キノコのデータを印刷すると、毒性あり/食用のクラスに従ってカテゴリにグループ化されたことが確認できます：

|           | 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     |           |             |           |         |      |                 |              |           |            |             |     |                          |                        |                        |           |            |             |           |                   |            |         |
| 食用      | 4208      | 4208        | 4208      | 4208    | 4208 | 4208            | 4208         | 4208      | 4208       | 4208        | ... | 4208                     | 4208                   | 4208                   | 4208      | 4208       | 4208        | 4208      | 4208              | 4208       | 4208    |
| 毒性あり | 3916      | 3916        | 3916      | 3916    | 3916 | 3916            | 3916         | 3916      | 3916       | 3916        | ... | 3916                     | 3916                   | 3916                   | 3916      | 3916       | 3916        | 3916      | 3916              | 3916       | 3916    |

このテーブルに示された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！

```python
labels=['Edible','Poisonous']
plt.pie(edibleclass['population'],labels=labels,autopct='%.1f %%')
plt.title('Edible?')
plt.show()
```
これで、キノコのデータを毒性あり/食用の2つのクラスに基づいて比率を示す円グラフが完成しました。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必ず確認してください！

![円グラフ](../../../../3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/images/pie1-wb.png)

## ドーナツグラフ！

円グラフよりも視覚的に興味深い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：

```python
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つの生息地が記載されているので、それらをドーナツグラフのラベルとして使用します：

```python
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()
```

![ドーナツグラフ](../../../../3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/images/donut-wb.png)

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を向上させるために強調表示できます。詳細は[ドキュメント](https://matplotlib.org/stable/gallery/pie_and_polar_charts/pie_and_donut_labels.html?highlight=donut)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探索できます。ワッフルチャートを試してみましょう。これは数量を異なる方法で探索するためのものです。

## ワッフルチャート！

ワッフルチャートは、数量を2D配列の四角形として視覚化する異なる方法です。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](https://pypi.org/project/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：

```python
pip install pywaffle
```

データの一部を選択してグループ化します：

```python
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：

```python
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たくさんあります！

![ワッフルチャート](../../../../3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/images/waffle.png)

✅ PyWaffleは、[Font Awesome](https://fontawesome.com/)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。アイコンを四角形の代わりに使用して、さらに興味深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を決定します - 円グラフ、ドーナツグラフ、またはワッフルチャート。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](https://charticulator.com)でこれらの魅力的なチャートを再現してみましょう。
## [講義後クイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/21)

## 復習と自己学習

円グラフ、ドーナツグラフ、ワッフルチャートをいつ使用するべきかは、必ずしも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

さらに調査して、この難しい決定に関する情報を見つけてください。
## 課題

[Excelで試してみる](assignment.md)

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