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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "0764fd4077f3f04a1d968ec371227744",
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"translation_date": "2025-09-06T11:31:16+00:00",
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"source_file": "3-Data-Visualization/12-visualization-relationships/README.md",
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"language_code": "ja"
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}
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# 関係の可視化: ハチミツについて 🍯
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| によるスケッチノート ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|
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|:---:|
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|関係の可視化 - _[@nitya](https://twitter.com/nitya) によるスケッチノート_ |
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私たちの研究の自然に焦点を当てたテーマを続けて、[アメリカ合衆国農務省](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php)から得られたデータセットに基づいて、さまざまな種類のハチミツ間の関係を示す興味深い可視化を探ってみましょう。
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この約600項目のデータセットは、アメリカの多くの州におけるハチミツ生産を示しています。例えば、1998年から2012年までの各州ごとの年ごとのデータとして、コロニー数、コロニーあたりの収量、総生産量、在庫、1ポンドあたりの価格、そして生産価値を確認することができます。
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特定の州の年間生産量とその州のハチミツ価格との関係を可視化するのは興味深いでしょう。または、州ごとのコロニーあたりのハチミツ収量の関係を可視化することもできます。この期間には、2006年に初めて確認された「コロニー崩壊症候群（CCD）」(http://npic.orst.edu/envir/ccd.html) が含まれており、研究するには感慨深いデータセットです。🐝
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## [講義前のクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/22)
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このレッスンでは、以前使用したSeabornを使って、変数間の関係を可視化する方法を学びます。特に興味深いのは、Seabornの`relplot`関数を使用して、散布図や折れ線グラフを作成し、データサイエンティストが変数間の関係をよりよく理解できるようにする「[統計的関係](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html?highlight=relationships)」を迅速に可視化することです。
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## 散布図
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散布図を使用して、州ごとのハチミツ価格が年々どのように変化しているかを示しましょう。Seabornの`relplot`を使用すると、州ごとのデータを便利にグループ化し、カテゴリカルデータと数値データの両方のデータポイントを表示できます。
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まず、データとSeabornをインポートしましょう:
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```python
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
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honey.head()
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```
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ハチミツデータには、年や1ポンドあたりの価格など、いくつかの興味深い列が含まれていることに気づくでしょう。このデータをアメリカの州ごとにグループ化して調べてみましょう:
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| state | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | year |
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| ----- | ------ | ----------- | --------- | -------- | ---------- | --------- | ---- |
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| AL | 16000 | 71 | 1136000 | 159000 | 0.72 | 818000 | 1998 |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AR | 53000 | 65 | 3445000 | 1688000 | 0.59 | 2033000 | 1998 |
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| CA | 450000 | 83 | 37350000 | 12326000 | 0.62 | 23157000 | 1998 |
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| CO | 27000 | 72 | 1944000 | 1594000 | 0.7 | 1361000 | 1998 |
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1ポンドあたりのハチミツ価格とその州の関係を示す基本的な散布図を作成しましょう。`y`軸を十分に高くして、すべての州を表示できるようにします:
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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次に、ハチミツの価格が年々どのように変化しているかを示すために、ハチミツの色合いを使用して同じデータを表示します。これを行うには、`hue`パラメータを追加して、年ごとの変化を示します:
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> ✅ [Seabornで使用できるカラーパレット](https://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html)についてもっと学びましょう - 美しい虹色のカラースキームを試してみてください！
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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このカラースキームの変更により、1ポンドあたりのハチミツ価格が年々明らかに上昇していることがわかります。実際、データのサンプルセットを確認すると（例えばアリゾナ州を選ぶ）、例外はあるものの、年々価格が上昇しているパターンが見られます:
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| state | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | year |
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| ----- | ------ | ----------- | --------- | ------- | ---------- | --------- | ---- |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AZ | 52000 | 62 | 3224000 | 1548000 | 0.62 | 1999000 | 1999 |
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| AZ | 40000 | 59 | 2360000 | 1322000 | 0.73 | 1723000 | 2000 |
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| AZ | 43000 | 59 | 2537000 | 1142000 | 0.72 | 1827000 | 2001 |
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| AZ | 38000 | 63 | 2394000 | 1197000 | 1.08 | 2586000 | 2002 |
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| AZ | 35000 | 72 | 2520000 | 983000 | 1.34 | 3377000 | 2003 |
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| AZ | 32000 | 55 | 1760000 | 774000 | 1.11 | 1954000 | 2004 |
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| AZ | 36000 | 50 | 1800000 | 720000 | 1.04 | 1872000 | 2005 |
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| AZ | 30000 | 65 | 1950000 | 839000 | 0.91 | 1775000 | 2006 |
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| AZ | 30000 | 64 | 1920000 | 902000 | 1.26 | 2419000 | 2007 |
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| AZ | 25000 | 64 | 1600000 | 336000 | 1.26 | 2016000 | 2008 |
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| AZ | 20000 | 52 | 1040000 | 562000 | 1.45 | 1508000 | 2009 |
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| AZ | 24000 | 77 | 1848000 | 665000 | 1.52 | 2809000 | 2010 |
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| AZ | 23000 | 53 | 1219000 | 427000 | 1.55 | 1889000 | 2011 |
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| AZ | 22000 | 46 | 1012000 | 253000 | 1.79 | 1811000 | 2012 |
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色ではなくサイズを使用してこの進行を可視化する別の方法もあります。色覚異常のユーザーにとっては、こちらの方が適しているかもしれません。価格の上昇を点の直径の増加で示すように可視化を編集してみましょう:
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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点のサイズが徐々に大きくなっているのがわかります。
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これは単純な需要と供給の問題でしょうか？気候変動やコロニー崩壊などの要因により、年々購入可能なハチミツが減少し、その結果価格が上昇しているのでしょうか？
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このデータセット内のいくつかの変数間の相関を発見するために、折れ線グラフをいくつか探ってみましょう。
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## 折れ線グラフ
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質問: ハチミツの1ポンドあたりの価格は年々明確に上昇しているのでしょうか？これを最も簡単に発見する方法は、単一の折れ線グラフを作成することです:
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```python
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sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);
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```
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答え: はい、2003年頃を除いて明確に上昇しています:
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✅ Seabornはデフォルトで「各x値での複数の測定値を平均値とその周りの95%信頼区間をプロットすることで表示」します。[出典](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html)。この時間のかかる動作は、`ci=None`を追加することで無効にできます。
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質問: では、2003年にはハチミツ供給量の急増も見られますか？年ごとの総生産量を見てみましょう:
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```python
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sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);
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```
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答え: 実際にはそうではありません。総生産量を見ると、特定の年に増加しているように見えますが、一般的にはこれらの年に生産量が減少していることがわかります。
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質問: その場合、2003年頃のハチミツ価格の急上昇の原因は何だったのでしょうか？
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これを発見するために、ファセットグリッドを探ってみましょう。
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## ファセットグリッド
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ファセットグリッドは、データセットの1つのファセット（この場合、'year'を選ぶと、生成されるファセットが多すぎるのを避けられます）を取り、Seabornが選択したx座標とy座標のプロットを各ファセットごとに作成します。これにより、比較が容易になります。このタイプの比較で2003年が際立っているでしょうか？
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Seabornのドキュメントで推奨されているように、`relplot`を使い続けてファセットグリッドを作成します。[Seabornのドキュメント](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html?highlight=facetgrid#seaborn.FacetGrid)を参照してください。
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```python
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sns.relplot(
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data=honey,
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x="yieldpercol", y="numcol",
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col="year",
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col_wrap=3,
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kind="line"
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)
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```
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この可視化では、コロニーあたりの収量とコロニー数を年ごとに比較し、列を3つに設定してラップします:
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このデータセットでは、州ごとの年ごとのコロニー数や収量に関して特に目立つものはありません。これら2つの変数間の相関を見つける別の方法はあるでしょうか？
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## デュアルラインプロット
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Seabornの「despine」を使用して上部と右側のスパインを削除し、`ax.twinx`を使用して2つの折れ線グラフを重ねてみましょう。[Matplotlibから派生](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.twinx.html)したこの機能は、チャートがx軸を共有し、2つのy軸を表示できるようにします。コロニーあたりの収量とコロニー数を重ねて表示します:
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```python
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fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
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lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey,
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label = 'Number of bee colonies', legend=False)
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sns.despine()
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plt.ylabel('# colonies')
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plt.title('Honey Production Year over Year');
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ax2 = ax.twinx()
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lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r",
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label ='Yield per colony', legend=False)
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sns.despine(right=False)
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plt.ylabel('colony yield')
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ax.figure.legend();
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```
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2003年頃に目立つものはありませんが、全体的にコロニー数が減少している一方で、コロニー数が安定していることがわかります。コロニーあたりの収量は減少しているものの、少し明るいニュースでこのレッスンを終えることができます。
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がんばれ、ミツバチたち！
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🐝❤️
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## 🚀 チャレンジ
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このレッスンでは、散布図やライングリッドの他の用途について少し学びました。これらの技術を使用して、以前のレッスンで使用したデータセットを使い、ファセットグリッドを作成してみましょう。それらを作成するのにどれくらい時間がかかるか、また、描画するグリッドの数に注意する必要があることに気づくでしょう。
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## [講義後のクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/23)
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## 復習と自己学習
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折れ線グラフはシンプルなものから非常に複雑なものまであります。[Seabornのドキュメント](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html)を読んで、折れ線グラフを構築するさまざまな方法について学んでみてください。このレッスンで作成した折れ線グラフを、ドキュメントに記載されている他の方法で強化してみてください。
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## 課題
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[ハチの巣に飛び込もう](assignment.md)
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**免責事項**:
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