파이썬 시각화로 배우는 도넛 차트 그리기와 중첩 방법

パイソンビジュアライゼーションを使用すると、複雑なデータを美しくわかりやすいチャートで表現することができます。特に、ドーナツチャートは比率を視覚化する際に非常に便利なツールです。しかし、単純に比率を表現するだけでは満足できません！ネストされたドーナツチャートを活用すれば、トレンディで深みのあるビジュアライゼーションを作成することができます。

この記事では Pythonの視覚化ライブラリである matplotlibを使ってドーナツチャートを段階的に描く方法を学びます。基本的なドーナツチャートからネストされたドーナツチャートを描画する高度なテクニックまで詳しく解説しますので、ぜひ、じっくりとご覧ください！

ドーナツチャートとは何ですか？

ドーナツチャートは パイチャートの変形で、中央部分が空洞になっている形式この空白のスペースがチャートをすっきりさせ、追加情報を入れるのにも有利です。

主な特徴

データ比率を直感的に表示します。
複数のデータを重ね合わせて表現することで、多次元的な視覚化が可能です。
すっきりとしたモダンなデザインは、トレンディなデータビジュアライゼーションに適しています。

Pythonビジュアライゼーションで基本的なチャートを描く

まず、上記のような基本的なチャートを描く方法から説明します。ここでは、上のように matplotlibを活用します。

Pythonコード例 - 基本的なドーナツチャート

# ライブラリの読み込み
import matplotlib.pyplot as plt

#データ設定
labels = ['Country A', 'Country B', 'Country C', 'Country D']].
sizes = [30, 20, 35, 15].
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ffff99', '#ffcc99']].

#ドーナツチャートを生成
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, wedgeprops=dict(width=0.3), autopct='%1.1f%%')

#中央に円を追加 (ドーナツ型にする)
centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white')
fig.gca().add_artist(centre_circle)

# チャートのタイトル設定
plt.title('Basic Donut Chart')
plt.show()

ネストチャートの描画

ネストチャートは、データの 2つの層を同時に視覚化する際に使用します。各レイヤーがデータをより豊かに見せてくれます。

Pythonコード例 - ネスティングドーナツチャート

matplotlib.pyplot as plt をインポートします。

# 外部ドーナツデータの設定
outer_labels = ['Germany', 'France', 'China', 'UK', 'Italy']].
outer_sizes = [30, 23, 16, 18, 13]].

# 内部ドーナツデータ設定
inner_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']].
inner_sizes = [15,15,12,11,8,8,8,9,9,9,9,7,6]。

# 色設定
outer_colors = plt.cm.Blues([0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
inner_colors = plt.cm.RdYlBu_r([0.6, 0.6, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9, 1.0, 1.0])

#ネスティングドーナツチャートの生成
fig, ax = plt.subplots()

# 外側のドーナツ層
ax.pie(outer_sizes, labels=outer_labels, radius=1.3, colors=outer_colors、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=1.1, autopct='%1.1f%%%', pctdistance=0.85)

# 内側のドーナツ層
ax.pie(inner_sizes, labels=inner_labels, radius=1.0, colors=inner_colors、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=0.7, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.6)

#の中央を空ける（ドーナツ形完成）
centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.6, fc='white')
fig.gca().add_artist(centre_circle)

# タイトル設定(padオプションで間隔を調整)
plt.title('Improved Nested Donut Chart with Adjusted Labels', pad=30)

# レイアウト設定
plt.tight_layout()
plt.show()

よくある間違い

データが過剰に多い場合: 項目が多すぎるとチャートが複雑になります。主なデータだけを含めるようにしてください。
色の混乱: 似たような色を使用すると、アイテムの区別が難しい場合があります。カラーパレットを活用しましょう。
比率とラベルの不一致: autopctを使用して、正確な比率が表示されるように確認する必要があります。

よくある質問（FAQ）

Q1.このチャートはいつ使うのが良いですか？
このチャートは、比率比較が必要だが、すっきりとしたモダンなデザインが必要な状況に適しています。

Q2.ネストドーナツチャートの用途は何ですか？
2つの階層のデータを同時に比較・分析する場合に効果的です。

Q3.円グラフとの違いは何ですか？
ドーナツチャートは真ん中が空白のため、追加情報を表示したり、デザイン的に優れています。

仕上げ

ドーナツチャートはパイチャートの単調さを脱却し、Pythonの可視化で人気のある手法です。基本的なチャートからネストされたチャートまで、実践的なデータを活用して素敵なドーナツチャートを作ってみましょう！データビジュアライゼーションの魅力に一歩近づくことができるでしょう。

ちなみに、Pythonの可視化分野では、時系列分析をする人が多いです。 Pythonデータ分析の例：S&P 500の株式データの時系列分析と将来の価格予測を行うポストを通してその知識を身につけましょう！

# コード詳細解説

基本的なチャートの描画

# ライブラリの読み込み
import matplotlib.pyplot as plt  
ライブラリの読み込み
matplotlib.pyplot：データ可視化のために使用する matplotlibのサブモジュールです。
このモジュールは グラフ、チャート などを描くのに活用されます。
# データ設定
labels = ['Country A', 'Country B', 'Country C', 'Country D']].
sizes = [30,20,35,15]を設定します。
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99']].  
データ設定
ラベル: 各ピース(セクション)の名前です。例：「Country A」、「Country B」など：'Country A', 'Country B' など。
サイズ:各部分の比率を設定します。例：30%, 20%, 35%, 15%.
カラー各セクションに使用するカラーコードです。
'#ff9999'カラー : ライトピンク
'#66b3ff'カラー : ライトブルー
'#99ff99'カラー : ライトグリーン
'#ffcc99'色 : オレンジ色
# ドーナツチャート生成
fig, ax = plt.subplots()  
チャート作成
イチジク、斧: 図(キャンバス)と軸(グラフが描かれる領域)を生成します。
plt.subplots(): 新しいチャートを描くためのスペースを準備します。
ax.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, wedgeprops=dict(width=0.3), autopct='%1.1f%%')  
ドーナツチャート作成
サイズ各セクション(ピース)の比率を表します。
ラベル=ラベルセクションに表示されるラベル（名前）を設定します。
colors=colors: セクションの色を設定します。
wedgeprops=dict(width=0.3): ドーナツ型を作るために彫刻の幅を調整します。
幅=0.3は、円全体の幅のうち内側の70%を空ける設定です。
autopct='%1.1f%%'各ピースに比率(%)を表示します。
%1.1f小数点以下1桁まで表示するように設定します。
# 真ん中の円を追加 (ドーナツ型にする)
centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white')
fig.gca().add_artist(centre_circle)  
真ん中の円を追加（ドーナツ型にする）
plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white'):
(0, 0): 円の中心座標です。
0.70円の半径を設定します。
fc='white'円の色を白に設定します。
fig.gca().add_artist(centre_circle):
現在のaxes(グラフ領域)に上記で生成した白い円を追加します。
このコードのおかげで、真ん中が空白の ドーナツ型が完成します。
# チャートのタイトル設定
plt.title('Basic Donut Chart')  
チャートタイトル設定
plt.title(): チャート上部にタイトルを追加します。
基本ドーナツチャート: チャートのタイトル文字列です。
plt.show()  
結果出力
plt.show(): チャートを画面に表示します。
このコマンドを実行することで、チャートが最終的に出力されます。

ネストチャートの描画

matplotlib.pyplot as plt をインポートします。  
ライブラリの読み込み
データ可視化のための matplotlibの パイプロット モジュールをインポートします。
# 外部ドーナツデータ設定
outer_labels = ['Germany', 'France', 'China', 'UK', 'Italy']].
outer_sizes = [30, 23, 16, 18, 13]].  
外部ドーナツデータ設定
outer_labels外側のドーナツに表示される各ピースの名前です。
outer_sizes: 外側のドーナツの各部分の比率(%)を表します。
# 内部ドーナツデータ設定
inner_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']].
inner_sizes = [15,15,12,11,8,8,8,9,9,9,9,7,6]。  
内部ドーナツデータ設定
インナーラベルです：内側のドーナツに表示される各ピースの名前です。
インナーサイズを設定します：内側のドーナツの各部分の比率で、外側の部分の比率に合わせて分割して設定します。
# 色設定
outer_colors = plt.cm.Blues([0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
inner_colors = plt.cm.RdYlBu_r([0.6, 0.6, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9, 1.0, 1.0])  
カラー設定
plt.cm.Blues外側のドーナツに使用するカラーパレットで、青系の色合いを作ります。
plt.cm.RdYlBu_r:内部ドーナツに使用するカラーパレットとして、赤-黄-青の組み合わせを適用します。
[] 内の数字は色の濃さ(0～1)を設定します。
# ネスティングドーナツチャートを作成します。
fig, ax = plt.subplots()  
チャート作成
イチジク、斧: 新しい figure と axes オブジェクトを作成します。
plt.subplots()チャートを描くキャンバスを用意します。
# 外側のドーナツ層
ax.pie(outer_sizes, labels=outer_labels, radius=1.3, colors=outer_colors、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=1.1, autopct='%1.1f%%%', pctdistance=0.85)  
外側のドーナツ生成
outer_sizes: 外側のドーナツの比率を入力します。
labels=outer_labels各ピースに表示するラベル（国名）を設定します。
radius=1.3外側のドーナツの半径を設定します。
colors=outer_colors: 外側のドーナツの色を設定します。
wedgeprops=dict(width=0.3)ドーナツの形を作るために、各ピースの幅を設定します。
ラベル距離=1.1: ラベル(国名)をドーナツの外側に少し移動させます。
autopct='%1.1f%%'各部分の割合を小数点以下1桁で表示します。
pctdistance=0.85比率テキストをドーナツ片の内側に近い位置に配置します。
# 内側のドーナツ層
ax.pie(inner_sizes, labels=inner_labels, radius=1.0, colors=inner_colors、
       wedgeprops=dict(width=0.3), labeldistance=0.7, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.6)  
内側のドーナツ生成
インナーサイズ: 内部ドーナツの比率を入力します。
labels=inner_labels各ピースに表示するラベルを設定します。
radius=1.0を設定します：内側のドーナツの半径を設定します。
colors=inner_colors: 内側のドーナツの色を設定します。
wedgeprops=dict(width=0.3)ドーナツの形を作ります。
ラベル距離=0.7ラベル(文字列)を彫刻の内側に近い位置に配置します。
autopct='%1.1f%%'比率を小数点以下1桁で表示します。
pctdistance=0.6比率テキストをより内側に移動させます。
# 中央を空ける (ドーナツ形完成)
centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.6, fc='white')
fig.gca().add_artist(centre_circle)  
真ん中を空ける
plt.Circle((0, 0), 0.6, fc='white')中央に白い円を追加して、ドーナツの形を完成させます。
add_artist(centre_circle):チャートに白い丸を追加します。
(0, 0):中心座標です。
0.6白丸の半径です。
# タイトル設定(padオプションで間隔を調整)
plt.title('Improved Nested Donut Chart with Adjusted Labels', pad=30)  
タイトル設定と間隔調整
plt.title(): チャート上部にタイトルを追加します。
パッド=30: タイトルとチャートの間隔を30ピクセルに調整します。
"ネストされたドーナツチャートのラベルを調整した改良版": チャートのタイトルです。
# レイアウト設定
plt.tight_layout()  
レイアウトの最適化
plt.tight_layout(): チャートの要素が互いに重ならないように自動的に余白を調整します。
plt.show()
結果出力
チャートを画面に表示します。

Pythonの視覚化で学ぶドーナツチャートの描画とネスト方法

ドーナツチャートとは何ですか？