PythonのBokehライブラリで積み上げ棒グラフを可視化する方法

Bokehは、データの可視化を支援するPythonパッケージであり、オープンソースプロジェクトとして公開されています。BokehはHTMLとJavaScriptを使ってプロットを描画するため、Webベースのダッシュボードを構築する際に特に役立ちます。

BokehはデータソースをJSONファイルへ変換します。このJSONファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として利用されます。BokehJSはTypeScriptで実装されており、最新のブラウザ上で可視化をレンダリングすることを可能にしています。

MatplotlibやSeabornが静的なグラフを生成するのに対し、Bokehはインタラクティブなグラフを生成できる点が大きな特徴です。ユーザーがズームやパン、マウスオーバーなどの操作を行うと、表示がそれに応じて動的に変化します。

また、生成したプロットはFlaskやDjangoで構築したWebアプリケーションの出力として埋め込むことができ、Jupyter Notebook上でもレンダリングして表示できます。

WindowsのコマンドプロンプトでのBokehインストール

pip3 install bokeh

AnacondaプロンプトでのBokehインストール

conda install bokeh

積み上げ棒グラフを生成するには、「vbar_stack」（縦棒）または「hbar_stack」（横棒）関数を使用します。

サンプルコード

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
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]
}
cols = ['red','cyan','navy']
fig = figure(x_range = labs, plot_width = 300, plot_height = 300)
fig.vbar_stack(vals, x = 'labs', source = my_data, color = cols,width = 0.5)
show(fig)

出力結果

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、X軸の範囲（x_range）およびプロットの幅（plot_width）と高さ（plot_height）を指定します。

• グラフに使用するデータを辞書とリストの形式で定義します。

• output_file関数を呼び出し、生成されるHTMLファイルの名前を指定します。

• Bokehが提供するvbar_stack関数にデータソースと色のリストを渡して呼び出し、積み上げ棒グラフを作成します。

• show関数を使って、作成したグラフをブラウザ上に表示します。