Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法

実践的なデータを使って円グラフを作る方法について説明をしました。ビジネスでの活用シーンをイメージしながらレッスンを聞いていただければと思います。もしわからない点などありましたら、前回のレッスン(    • Matplotlib & Seaborn 入門講座 | 06.【基礎】Py...   )に戻って解説を聞いていただければよいと思います。 ▼目次 00:00 ハイライト 00:21 はじめに 01:18 ライブラリのインポート 01:51 データの読み込み 02:28 データの整形 03:51 円グラフの作成 04:35 グラフの凡例 06:16 グラフに割合(%)を表示 06:40 グラフのスタート位置と時計回りの設定 07:16 グラフタイトルの表示 07:31 グラフの色の指定方法 08:26 円グラフの一部の要素の切り出し 08:58 グラフに影を追加 09:10 グラフの保存 09:29 ドーナツ型円グラフの作成 10:34 二重ドーナツ型円グラフの作成 12:43 おわりに ▼コードの修正 11:03 二重ドーナツ型円グラフの作成 ＜正＞ 色を設定 cmap1 = plt.get_cmap("tab10") cmap2 = plt.get_cmap("tab20c") color1 = cmap1(np.arange(3)) color2 = cmap2([0,1,4,5,8,9,10]) 商品名別 label1 = ['アウター', 'トップス', 'ボトムス'] value2 = df_sum2['売上金額'] label2 = labels=df_sum2.index.get_level_values('商品名') 1つ目のグラフ plt.pie(x=value, labels=label1, startangle=90, counterclock=False, colors=color1) 2つ目のグラフ plt.pie(x=value2, labels=label2, startangle=90, counterclock=False, colors=color2, radius=0.8, labeldistance=0.6) 中心の白い円のグラフ plt.pie([100], colors='white', radius=0.5) plt.show() ▼おすすめ動画 Matplotlib & Seaborn 入門講座    • Matplotlib & Seaborn 入門講座   Python超入門コース    • Python超入門コース 合併版｜Pythonの超基本的な部分をたった1時...   Pandas入門コース    • Pythonの便利ライブラリ「Pandas入門講座」合併版｜Pandasの...   仕事の自動化の再生リスト    • Pythonで面倒な仕事を自動化しよう   プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法    • プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法   株のデータ分析    • Pythonで株、FX、仮想通貨のデータ分析   たった1分でPythonのプログラミングを始める｜GoogleColaboratoryの使い方    • たった1分でPythonのプログラミングを始める｜Google Colab...   ▼文字書き起こし こんにちは。キノコードです。 Matplotlib & Seaborn入門講座の7回目です。 前回のレッスンでは、円グラフの作成方法について解説しました。 この動画では、前回の動画で説明した内容をもとに、実践的なデータを使って円グラフを作成、また前回のレッスンでは説明しなかった二重ドーナツの作成方法などをしていきたいと思います。 実践的なデータを通して仕事などへのイメージを沸かしていただければと思います。 なお、キノコードでは、YouTubeのメンバーシップを募集しています。 キノコードを応援してくださる方は、メンバーになるをクリックをお願いします。 メンバーシップをはじめた理由などの動画もありますので、そちらもご視聴ください。 概要欄にURLを貼っておきます。 それではレッスンスタートです。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ``` それでは、ライブラリをインポートする記述をします。 pandasをpdという名前でインポートします。 pandasを使うことで、csvやExcelファイルなどのデータを簡単に読み込み、効率的にデータ加工をすることができます。 さらに、matplotlibの中のpyplotをpltという名前でインポートします。 最後のこの記述は、notebook内にグラフを表示させるための記述です。 実行します。 インポートが完了しました。 ```python df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/08_ partner/05_原稿/ayaさん/01.Matplotlib & Seaborn入門コース/matplotlib#07(Pie実践)/data.csv') ``` 続いて、pandasのread_csvメソッドを使ってcsvファイルを読み込む記述をします。 こちらのcsvファイルは、キノコードのwebサイトからダウンロードできます。 丸括弧の中に読み込むファイル名を記述し、実行します。 read_csvメソッドの詳しい使い方については、pandas入門講座で説明をしています。 詳しく知りたい方は、そちらもご覧ください。 ```python df.head() ``` それでは、dfの中身を確認してみましょう。 headメソッドで上位5件を表示させてみます。 実行します。 データが格納されているようです。 ```python df_sum = df[['商品分類','売上金額']].groupby('商品分類').sum() df_sum ``` 続いて、グラフを作成しやすいように、データを加工しましょう。 pandasのgroupbyメソッドを使って、商品分類ごとの売上金額の合計を算出します。 groupbyの詳しい使い方については、pandas入門講座でも解説をしています。 そちらもご覧ください。 dfアンダースコアsumという変数に、商品分類ごとの売上金額の合計を格納します。 二重括弧の中に、商品分類と売上金額、groupbyの丸括弧の中には商品分類と記述します。 最後に、合計を意味するsumを書いて丸括弧です。 実行します。 支店ごとのデータフレームを作成できました。 ```python df_sum = df_sum.sort_values(by='売上金額', ascending=False) df_sum ``` 作成したデータフレームを、降順に並べ替えてみましょう。 大きいものから小さいものへの並び替えを降順と言います。 pandasの、sort_valuesメソッドを使って並び替えていきます。 sort_valuesについてもpandas入門講座で詳しく解説をしています。 是非そちらもご覧ください。 byという引数に、並び替えをする売上金額の列を渡します。 ascendingイコールFalseとすることで降順になります。 Trueにすると昇順です。 実行します。 並べ替えができているようです。 ▼書き起こしブログ https://kino-code.com/matplotlib-seaborn-07-python/ ▼自己紹介 現在：データ分析やDX推進を支援する会社の社長 前職：リクルート ▼SNS Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes Facebook : https://www.facebook.com/%E3%82%AD%E3%83%8E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89-105693727500005/ Website : https://kino-code.com/ #Python #グラフ #Python可視化 #Matplotlib #Seaborn