PythonのBokehライブラリで複数の棒グラフを可視化する方法【実例付き】

Bokehとは？

Bokehは、Pythonでデータ可視化を行うためのオープンソースパッケージです。最大の特徴は、HTMLとJavaScriptを使ってプロットを描画する点にあります。そのため、Webブラウザ上でのインタラクティブな可視化に非常に適しています。

BokehはデータソースをJSONファイルに変換します。このJSONファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用されます。BokehJSはTypeScriptで書かれており、モダンブラウザ上で可視化をレンダリングする役割を担っています。

Bokehの依存関係

Bokehを利用するには、以下のライブラリが必要です。

Numpy
Pillow
Jinja2
Packaging
Pyyaml
Six
Tornado
Python-dateutil

Bokehのインストール方法

Windowsのコマンドプロンプトの場合

pip3 install bokeh

Anacondaプロンプトの場合

conda install bokeh

複数の棒グラフを描画するサンプルコード

それでは、Bokehを使って複数の棒グラフ（グループ化された棒グラフ）を描画する具体例を見てみましょう。

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.transform import dodge

labs = ['label_1', 'label_2', 'label_3']
vals = ['val_1', 'val_2', 'val_3']

my_data = {'labs': labs,
           'val_1': [2, 5, 11],
           'val_2': [34, 23, 1],
           'val_3': [25, 34, 23]
}

fig = figure(x_range=labs, plot_width=300, plot_height=300)
fig.vbar(x=dodge('labs', -0.25, range=fig.x_range), top='val_1',
         width=0.2, source=my_data, color="green")
fig.vbar(x=dodge('labs', 0.0, range=fig.x_range), top='val_2',
         width=0.2, source=my_data, color="cyan")
fig.vbar(x=dodge('labs', 0.25, range=fig.x_range), top='val_3',
         width=0.2, source=my_data, color="blue")
show(fig)

出力結果

上記のコードを実行すると、3種類のデータ系列が横並びに配置されたグループ化棒グラフがブラウザ上に表示されます。各ラベルに対して、緑・シアン・青の3本のバーが並んでいることが確認できます。

コードの解説

• 必要なパッケージをインポートし、エイリアスを設定します。
• 「figure」関数を呼び出し、プロットの幅と高さを指定して図を作成します。
• データはリストとして定義され、辞書形式でまとめられます。
• 「output_file」関数を呼び出すことで、生成されるHTMLファイルの名前を指定できます。
• Bokehの「vbar」関数を呼び出し、データソースとともに垂直方向の棒グラフを描画します。
• ここで重要なのが「dodge」関数です。各データ系列のバーが重ならないよう、X軸上の位置をずらしています。-0.25、0.0、+0.25というオフセット値により、3つのバーがきれいに並びます。
• 最後に「show」関数を使って、プロットを表示します。

まとめ

Bokehの「dodge」変換を活用することで、複数のデータ系列を持つグループ化された棒グラフを簡単に作成できます。HTMLとJavaScriptベースの出力により、Webページへの埋め込みやインタラクティブな操作にも対応しており、ダッシュボード開発などにも幅広く活用できる強力な可視化ツールです。