Plotlyでグループ化された積上げ棒グラフを作る方法

2021.06.07
Python

EIAの原油データをまとめている際にグループ化された積上げ棒グラフ(Grouped and Stacked Bar Chart)や積上げ面グラフ(Stacked Area Chart)などを作ってみたため、その方法記録しておく。

1. グループ棒グラフ (Grouped Bar Chart)
2. グループ積上げ棒グラフ (Stacked and Grouped Bar Chart)
3. 積上げ面グラフ (Stacked Area Chart)
4. オーバーレイ面グラフ (Overlaid Area Chart)

グループ棒グラフ (Grouped Bar Chart)

積上げ棒グラフの前にシンプルなグループ棒グラフから始める。

今回使うデータはEIAの「短期エネルギー見通し」(Short-Term Energy Outlook)のデータを加工して利用する。

データは下記のような形のDataFrameを使う。

(テーブルはDataFrameの一部をサンプルとして表示)

上記データを使って、シンプルなグループ棒グラフを作る。

データはdftという名前にしてある。

import pandas as pd
import cufflinks as cf
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots as ms

fig = ms(rows=1,cols=1,specs=[[{'secondary_y':True}]])
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['OECD Consumption'],name='OECD Consumption')
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['Non-OECD Consumption'],name='Non-OECD Consumption')
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['OECD Production'],name='OECD Production')
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['Non-OECD Production'],name='Non-OECD Production')

fig.update_layout(template='plotly_dark',margin=dict(t=60,b=40),
                  title=dict(text=title,font=dict(size=20,color='white'),yanchor='top'),
                  barmode='group')
fig.update_yaxes(title_text='Production or Consumption')

上記のようにbarmode=’group’とするだけでよい。

チャートとしては、このように表示される。

Data Source : EIA

Cufflinksを使うえばより簡単に作成できる。

fig = dft[['OECD Consumption','Non-OECD Consumption']].tail(24).iplot(asFigure=True,kind='bar',barmode='group',theme='solar',opacity=0.8)

グループ積上げ棒グラフ (Stacked and Grouped Bar Chart)

上で作ったグループ棒グラフの消費と生産の二つのグループにし、積上げ棒グラフにしてみる。

fig = ms(rows=1,cols=1,specs=[[{'secondary_y':True}]])
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['OECD Consumption'],name='OECD Consumption',offsetgroup=1)
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['Non-OECD Consumption'],name='Non-OECD Consumption',offsetgroup=1,base=dft['OECD Consumption'])
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['OECD Production'],name='OECD Production',offsetgroup='two')
fig.add_bar(x=dft.index,y=dft['Non-OECD Production'],name='Non-OECD Production',offsetgroup='two',base=dft['OECD Production'])
fig.update_layout(legend=dict(orientation='h',y=-0.1,x=0,xanchor='left'),template='plotly_dark',margin=dict(t=60,b=40),title=dict(text=title,font=dict(size=20,color='white'),yanchor='top'))
fig.update_yaxes(title_text='Production or Consumption')
fig.update_yaxes(title_text='Production or Consumption')

offsetgroupを文字や数字で適当に指定し、グループ分けをする。

そして、それぞれのグループの積上げるベースをbase=hogeとして指定することで、グループ化された積上げ棒グラフを作成することができる。

この方法で作成はできるものの、作成したグラフ上でベースデータを非表示にした場合、不自然な表示のされ方になってしまう点という欠点がある。(修正方法は知りません)

サンプルグラフを張っておきます。(面倒で色を変えてなかったり、データ数の調整をしていないため、見づらいです。拡大してみていただくとわかりやすいかも)

Data Source : EIA

積上げ面グラフ (Stacked Area Chart)

OECD、Non-OECDの消費と生産をそれぞれ積上げ面グラフにし、サブプロットしてみる。

Data Source : EIA

作り方は下記の通り

fig = ms(rows=1,cols=2,horizontal_spacing=0.1,specs=[[{'secondary_y':True},{'secondary_y':True}]],subplot_titles=['Production','Consumption'])
fig.add_scatter(x=dft.index,y=dft['OECD Consumption'],name='OECD Consumption',row=1,col=1,stackgroup=1)
fig.add_scatter(x=dft.index,y=dft['Non-OECD Consumption'],name='Non-OECD Consumption',row=1,col=1,stackgroup=1)
fig.add_scatter(x=dft.index,y=dft['OECD Production'],name='OECD Production',row=1,col=2,stackgroup='two')
fig.add_scatter(x=dft.index,y=dft['Non-OECD Production'],name='Non-OECD Production',row=1,col=2,stackgroup='two')
fig.update_layout(legend=dict(orientation='h',y=-0.1,x=0,xanchor='left',traceorder='normal'),template='plotly_dark',margin=dict(t=60,b=40))
fig.update_yaxes(title_text='Production or Consumption',row=1,col=1,secondary_y=False)

stackgroupで適当な数字や文字列をふっておけばよい。

オーバーレイ面グラフ (Overlaid Area Chart)

呼び方はよくわからないが、重なりのある面グラフを作ってみる。

使用データはOECDとNon-OECDの合計消費と生産データを使う。

今回は第二Y軸(secondary_y)に余剰データを線グラフで追加もしてみる。

fig = ms(rows=1,cols=1,specs=[[{'secondary_y':True}]])
fig.add_scatter(x=dft.index,y=dft['Total Consumption'],name='World Consumption',fill='tozeroy')
fig.add_scatter(x=dft.index,y=dft['Total Production'],name='World Production',fill='tonexty')
fig.add_scatter(x=dft.index,y=dft['Total Surplus'],name='World Surplus',secondary_y=True)
fig.update_layout(template='plotly_dark',margin=dict(t=60,b=40),title=dict(text=title,font=dict(size=20,color='white'),yanchor='top'))
fig.update_yaxes(title_text='Production or Consumption',range=[80,105],secondary_y=False)
fig.update_yaxes(title_text='Surplus',range=[-20,20],secondary_y=True)

fill=’hoge’でゼロラインまで、もう一方のデータまでを塗りつぶすように指定するだけでよい。

Data Source : EIA