Rを使ってバーグラフ作成　Pythonとも比較（Google Colaboratory)

以前、eStatの政府統計データから人口データを使って、データ加工を取り上げましたが、今回はその続きになります。今回は過去1950年から2020年までの人口データを加工して合成し、グラフ作成まで連続して一気にやってみます。（重複する部分もありますが、説明は短縮して振り返りながらいきます）

本日のメニュー：データ加工とグラフ作成のケーススタディ

ゴールイメージ

今回は内容のボリュームがあるので、最初にどんなものを出力するか、ゴールイメージを先にお見せします。

綺麗なクロス集計（Year、Populationの平均値と標準偏差だす意味ないですけど。。）

ggplotとplotlyのグラフ

では、いつもどおり、ドライブのマウントから。

Google Colaboratoryの準備（ドライブのマウント）

最初にGoogleドライブと連携できるようにします。Google Colaboratoryで作業するフォルダは作業が終わるとコード以外は消えてしまうので、データは消されない場所に入れます。

まずはGoogle Colaboratoryにログインしましょう。

Google Colaboratory 公式サイト

ファイルから「ノートブックの新規作成」をクリック。

ファイル名は適当につけます。（ここでは「R_Python_linkage.ipynb」とします）

以下のフォルダのアイコンをクリックします。

以下をクリックします。

「Googleドライブのファイルへのアクセスを許可しますか？」と表示されたら、「Googleドライブに接続」をクリックします。

はじめての場合は、以下のようなコードが出現するので、▶をクリックして実行します。

アクセスできる情報は「すべて選択」を選択して、「続行」をクリックします。

以下のように「drive」が出てきたら、Googleドライブのマウントができています。

オープンデータのダウンロード（eStat 政府統計データ）

今回は、eStatの政府統計データを使って、データ加工を実践してみます。

まず、以下のURLにある、「男女別人口（各年10月1日現在）- 総人口、日本人人口（2000年～2020年）」をダウンロードします。

人口推計 長期時系列データ 長期時系列データ（平成12年～令和２年） | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 (e-stat.go.jp)

「05k5-1.xlsx」というファイルがダウンロードされます。今回は、このデータをdriveに入れて加工していきます。（直接ダウンロードする方法も補足します）

Googleドライブのフォルダにデータを入れる

まず、データを入れるフォルダを作成します。driveの下の「MyDrive」のフォルダに新しいフォルダを作成します。

新しいフォルダの名前は「data」としておきましょう。

以下のようになりました。

ダウンロードフォルダから、「05k5-1.xlsx」のファイルをdriveの下の「data」にドラッグしていれます。

「ファイルが他の場所に保存されていることをご確認ください」と表示されたら、「OK」をクリックします。

ファイルが「data」に入りました。

Rのインストール済みパッケージの復活（libraryフォルダ）

以下のコードでlibraryフォルダを復活させます。

%%shell
# Colab Notebooksのフォルダにlibrary.tar.gzを保存しておいた場合、インストールしたパッケージの復活
tar xzf "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/library.tar.gz"

準備

いつもの準備作業いきます。今回はRのグラフの日本語化ショートカットバージョンです。まだ日本語化をしたことがない場合は、前回紹介したフォントの導入からやりましょう。

では準備作業いきます。

# Pythonの分析の準備
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
pd.options.plotting.backend = "plotly"
import rpy2
import rpy2.robjects as robjects
# Rを使えるようにする
%load_ext rpy2.ipython

今回使う、新しいRのパッケージをインストールして、libraryフォルダを圧縮保存しておきます。

# パッケージを保存していない場合、コメント(#)を外してインストール（少し時間かかります）
%%R
.libPaths("library")   # libraryの保存先フォルダ指定
# install.packages("openxlsx")   # エクセル、シート名読み込み
# install.packages("DT")   # インタラクティブな集計表
# install.packages("Rcpp")
# install.packages("htmlwidgets")
# install.packages("crosstalk")
# install.packages("extrafont")
# install.packages("systemfonts")
install.packages("gt")   #　綺麗なクロス集計表出力
install.packages("gtsummary")   #　綺麗なサマリークロス集計表出力
install.packages("RCurl")   # HTTPリクエストを作成
install.packages("plotly")   # インタラクティブなグラフ作成

# 新規にRのパッケージをインストールした場合、圧縮保管しているパッケージを上書き保存
import tarfile
with tarfile.open('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/library.tar.gz', 'w:gz') as tar:
  tar.add('library')

Rのパッケージを読み込みます。

# Rの分析の準備
# パッケージがないとエラーが出る場合は、戻って必要なパッケージをインストールする
%%R
.libPaths("library")   # libraryの保存先フォルダ指定
library(tidyverse)   # デフォルトパッケージ
library(readxl)   # デフォルトパッケージ　エクセル読み込み（高速のtibble型）
library(extrafont)   # フォントの設定
library(systemfonts)
library(openxlsx)   # エクセル、シート名読み込み
library(DT)   # インタラクティブな集計表
library(gt)   #　綺麗なクロス集計表出力
library(gtsummary)   #　綺麗なサマリークロス集計表出力
library(RCurl)   # HTTPリクエストを作成
library(plotly)   # インタラクティブなグラフ作成
library(RColorBrewer)   #カラーパレット

# フォント確認
%%R
fonts()

%%R
system("apt-get install -y fonts-noto-cjk", intern=TRUE)

いったん、再起動して（日本語フォント対応）

exit()

数秒待ってから、あらためて以下、準備作業を実行

# Pythonの分析の準備
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
pd.options.plotting.backend = "plotly"
import rpy2
import rpy2.robjects as robjects
# Rを使えるようにする
%load_ext rpy2.ipython

# Rの分析の準備
# パッケージがないとエラーが出る場合は、戻って必要なパッケージをインストールする
%%R
.libPaths("library")   # libraryの保存先フォルダ指定
library(tidyverse)   # デフォルトパッケージ
library(readxl)   # デフォルトパッケージ　エクセル読み込み（高速のtibble型）
library(extrafont)   # フォントの設定
library(systemfonts)
library(openxlsx)   # エクセル、シート名読み込み
library(DT)   # インタラクティブな集計表
library(gt)   #　綺麗なクロス集計表出力
library(gtsummary)   #　綺麗なサマリークロス集計表出力
library(RCurl)   # HTTPリクエストを作成
library(plotly)   # インタラクティブなグラフ作成
library(RColorBrewer)   #カラーパレット

eStat 政府統計データの読み込み

前回、政府統計データをダウンロードして保存しているならコードへ。保存していなければ、以下、以前のページで政府統計データのダウンロード、ドライブへの入れ方を説明しています。

# eStat　政府統計の人口データ
# https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000013168601&fileKind=4

%%R
# /content/drive/MyDrive/data　にフォルダを作成してダウンロードした"05k5-1.xlsx"を入れておいた場合
getSheetNames("/content/drive/MyDrive/data/05k5-1.xlsx")

# 直接WEBからダウンロードする場合
# url <- "https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000013168601&fileKind=4"
# destfile <- "/content/drive/MyDrive/data/05k5-1.xlsx"  # ダウンロードしたファイルの保存先
# download.file(url, destfile)

# Excelファイルのシート名を読み込む
# getSheetNames(destfile)

1950～2000年までの古いデータもダウンロードします。今度は直接ダウンロードしてみます。

# eStat 政府統計の人口データ（旧）　1950年からの古いデータも読み込む
# https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000000090261&fileKind=0

%%R
# 直接WEBからダウンロードする場合
url <- "https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000000090261&fileKind=0"
destfile <- "/content/drive/MyDrive/data/old_05k5-1.xlsx"  # ダウンロードしたファイルの保存先
download.file(url, destfile)

# Excelファイルのシート名を読み込む
getSheetNames(destfile)

%%R
# eStat 政府統計
df1 <- read_excel("/content/drive/MyDrive/data/05k5-1.xlsx", sheet = 1, col_names = F, skip = 0)   # エクセルデータの１シート目を読み込む
options(width=100)   # データの文字出力の幅を100にする

df1 %>%   # 読み込んだデータをパイプ(%>%)で次の処理につなげる
  head(20)   # 20行目まで出力する

データをブラウザで閲覧するため、datatable()の出力をdf.htmlに保存します。

%%R
# データセットの数字の単位：[千人]

df1 %>%   # データセットをパイプ（%>%）で次の処理につなげる
 datatable(class = "cell-border stripe",   # データセットをdatatable()に変換
           width = 800,   # 幅を800に指定
           filter = "top",
           options = list(pageLength = 25,   # paging = Tにしたとき、出力する初期の行数
                          #scrollY = 400,   # Yスクロール追加したい場合
                          paging = F)   # paging=Fでページを分けて表示しない、paging=Tでページに分けて表示
           ) %>%   # パイプ（%>%）で次の処理につなげる
 formatStyle(columns = names(df1), `font-size` = "12px") %>%   #　文字サイズを12pxにして、パイプ（%>%）で次の処理をつなげる
 saveWidget("df1.html")   # ブラウザで読み込むためのhtmlのファイルを作成する

PORT = 8000
PATH = '/df1.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_iframe(PORT, path=PATH)

# ブラウザの別タブで表示
PORT = 8000
PATH = '/df1.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

次に進みます。（以前と重複する部分なのでサクサクいきます）

%%R
# データセットの数字の単位：[千人]
#　あらためてデータを読み込む（理由：select、sliceで列、行を削除するので、以降修正してもいいように）
df1 <- read_excel("/content/drive/MyDrive/data/05k5-1.xlsx", sheet = 1, col_names = F, skip = 0)   # エクセルデータを読み込む

df1_slice <- df1 %>%
  rename("Year" = 2, "Both" = 7, "Male" = 8, "Female" = 9) %>%   # カラム（列）の名前を変えて、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  select(Year, Both, Male, Female) %>%   # カラム（列）を選択(Year, Both, Male, Femaleだけにする)し、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  slice(-c(1:10)) %>%  # ロー（行）の先頭のいらない部分を削除し、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  slice(c(1:16))   # ロー（行）の1～16行目までを抽出する

 df1_slice %>%   # データセットをパイプ（%>%）で次の処理につなげる
 datatable(class = "cell-border stripe",   # データセットをdatatable()に変換
           width = 800,   # 幅を800に指定
           filter = "top",
           options = list(pageLength = 25,   # paging = Tにしたとき、出力する初期の行数
                          #scrollY = 400,   #Yスクロール追加したい場合
                          paging = F)   # paging=Fでページを分けて表示しない、paging=Tでページに分けて表示
           ) %>%   # パイプ（%>%）で次の処理につなげる
 formatStyle(columns = names(df1_slice), `font-size` = "12px") %>%   #　文字サイズを12pxにして、パイプ（%>%）で次の処理をつなげる
 saveWidget("df1_slice.html")   # ブラウザで読み込むためのhtmlのファイルを作成する

PORT = 8000
PATH = '/df1_slice.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

sheetの1枚目を綺麗に抜き出せました。

同様にsheetの2枚目をやっていきます。（行と列のフォーマットが違ったのであらためて）

# エクセルの２シート目も同様に読み込む
%%R
# データセットの数字の単位：[千人]
df2 <- read_excel("/content/drive/MyDrive/data/05k5-1.xlsx", sheet = 2, col_names = F, skip = 0)   # エクセルデータを読み込む

df2 %>%   # データセットをパイプ（%>%）で次の処理につなげる
 datatable(class = "cell-border stripe",   # データセットをdatatable()に変換
           width = 800,   # 幅を800に指定
           filter = "top",
           options = list(pageLength = 25,   # paging = Tにしたとき、出力する初期の行数
                          #scrollY = 400,   #Yスクロール追加したい場合
                          paging = F)   # paging=Fでページを分けて表示しない、paging=Tでページに分けて表示
           ) %>%   # パイプ（%>%）で次の処理につなげる
 formatStyle(columns = names(df2), `font-size` = "12px") %>%   #　文字サイズを12pxにして、パイプ（%>%）で次の処理をつなげる
 saveWidget("df2.html")   # ブラウザで読み込むためのhtmlのファイルを作成する

PORT = 8000
PATH = '/df2.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_iframe(PORT, path=PATH)

必要な部分を抜き出していきます。

%%R
# データセットの数字の単位：[千人]
#　あらためてデータを読み込む（理由：select、sliceで列、行を削除するので、以降修正してもいいように）
df2 <- read_excel("/content/drive/MyDrive/data/05k5-1.xlsx", sheet = 2, col_names = F, skip = 0)   # エクセルデータを読み込む

df2_slice <- df2 %>%
  rename("Year" = 1, "Both" = 6, "Male" = 7, "Female" = 8) %>%   # カラム（列）の名前を変えて、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  select(Year, Both, Male, Female) %>%   # カラム（列）を選択(Year, Both, Male, Femaleだけにする)し、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  slice(-c(1:10)) %>%  # ロー（行）の先頭のいらない部分を削除し、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  slice(c(1:6))   # ロー（行）の1～16行目までを抽出する

df2_slice %>%   # データセットをパイプ（%>%）で次の処理につなげる
datatable(class = "cell-border stripe",   # データセットをdatatable()に変換
          width = 800,   # 幅を800に指定
          filter = "top",
          options = list(pageLength = 25,   # paging = Tにしたとき、出力する初期の行数
                         #scrollY = 400,   # Yスクロール追加したい場合
                         paging = F)   # paging=Fでページを分けて表示しない、paging=Tでページに分けて表示
          ) %>%   # パイプ（%>%）で次の処理につなげる
formatStyle(columns = names(df2_slice), `font-size` = "12px") %>%   #　文字サイズを12pxにして、パイプ（%>%）で次の処理をつなげる
saveWidget("df2_slice.html")   # ブラウザで読み込むためのhtmlのファイルを作成する

PORT = 8000
PATH = '/df2_slice.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

さらに1950～2000年までの古いデータもダウンロードして同様に加工します。

%%R
# eStat 政府統計 旧データ1920～2000年
df_old <- read_excel("/content/drive/MyDrive/data/old_05k5-1.xlsx", sheet = 1, col_names = F, skip = 0)   # エクセルデータの１シート目を読み込む
options(width=100)   # データの文字出力の幅を100にする

df_old %>%   # 読み込んだデータをパイプ(%>%)で次の処理につなげる
  head(20)   # 20行目まで出力する

%%R
# データセットの数字の単位：[千人]

df_old %>%   # データセットをパイプ（%>%）で次の処理につなげる
datatable(class = "cell-border stripe",   # データセットをdatatable()に変換
          width = 800,   # 幅を800に指定
          filter = "top",
          options = list(pageLength = 25,   # paging = Tにしたとき、出力する初期の行数
                         #scrollY = 400,   #Yスクロール追加したい場合
                         paging = F)   # paging=Fでページを分けて表示しない、paging=Tでページに分けて表示
          ) %>%   # パイプ（%>%）で次の処理につなげる
formatStyle(columns = names(df_old), `font-size` = "12px") %>%   #　文字サイズを12pxにして、パイプ（%>%）で次の処理をつなげる
saveWidget("df_old.html")   # ブラウザで読み込むためのhtmlのファイルを作成する

PORT = 8000
PATH = '/df_old.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

日本人の集計は1950年からのようです。（左端3列、41行目からデータがある）

%%R
# データセットの数字の単位：[千人]
#　あらためてデータを読み込む（理由：select、sliceで列、行を削除するので、以降修正してもいいように）
df_old <- read_excel("/content/drive/MyDrive/data/old_05k5-1.xlsx", sheet = 1, col_names = F, skip = 0)   # エクセルデータを読み込む

df_old_slice <- df_old %>%
  rename("Year" = 2, "Both" = 7, "Male" = 8, "Female" = 9) %>%   # カラム（列）の名前を変えて、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  select(Year, Both, Male, Female) %>%   # カラム（列）を選択(Year, Both, Male, Femaleだけにする)し、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  slice(-c(1:40)) %>%  # ロー（行）の先頭のいらない部分を削除し、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
  slice(c(1:51))   # ロー（行）の1～16行目までを抽出する

df_old_slice %>%   # データセットをパイプ（%>%）で次の処理につなげる
datatable(class = "cell-border stripe",   # データセットをdatatable()に変換
          width = 800,   # 幅を800に指定
          filter = "top",
          options = list(pageLength = 25,   # paging = Tにしたとき、出力する初期の行数
                         #scrollY = 400,   #Yスクロール追加したい場合
                         paging = F)   # paging=Fでページを分けて表示しない、paging=Tでページに分けて表示
          ) %>%   # パイプ（%>%）で次の処理につなげる
formatStyle(columns = names(df_old_slice), `font-size` = "12px") %>%   #　文字サイズを12pxにして、パイプ（%>%）で次の処理をつなげる
saveWidget("df_old_slice.html")   # ブラウザで読み込むためのhtmlのファイルを作成する

PORT = 8000
PATH = '/df_old_slice.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

1950～2000年までの古いデータも抜き出せました。

読み込んで抜き出した3つのデータを合成

2000～2015年までのデータdf1_slice と 2015～2020年までのデータdf2_slice、さらに1950～2000年までのデータdf_old_slice を合成します。（2015と2020は重複しているので合成）

%%R
df1_slice

%%R
df2_slice

%%R
df_old_slice %>% tail(10)   # 最後の10行を出力

# df1_sliceとdf2_slice、df_old_sliceをマージする
# 2015年、2020年は重複しているがマージによって、1つにまとめる
%%R
df <- merge(df1_slice, df2_slice, all=T)   # df1_sliceとdf2_sliceを合成
df <- merge(df, df_old_slice, all=T)   # df_old_sliceも合成

# 型(class)をnumeric型に変更する（方法その１：カラム番号指定）
df[, c(1,2,3,4)] <- lapply(df[, c(1,2,3,4)], as.numeric)
df %>% sapply(class)

# 型(class)をnumeric型に変更する（方法その２：カラム名指定）
df[, c("Year","Both","Male","Female")] <-
  lapply(df[, c("Year","Both","Male","Female")], as.numeric)
df %>% sapply(class)

データはすべて整数の型（numeric）にしています。

以下コードでデータを出力すると、2015、2020も1つになっていることが確認できます。

# dfを出力
%%R
df

合成したデータをロングデータに変換する

グラフで色分けしやすいようにBoth,Male,Femaleのカラムを新しいカラムGenderとして圧縮させます。（Genderにはカテゴリ変数としてBoth,Male,Femaleの文字が入り、新しいカラムPopulationには人口データの数字が入ります）

# X軸をYear、Y軸をGenderとして縦型のロングデータに変換
# Genderは、Both、Male、Femaleのカテゴリ変数とする
# keyをカテゴリ変数のGenderとし、valueの人数はPopulationとする
%%R
df_long <- df %>%   # df_longのデータテーブルを新規作成、dfのデータに対し、パイプ（%>%）で次の処理につなげる
   gather(key = Gender, value = Population, -Year) # -YearでYaerを除くカラムをカテゴリ変数Genderとし、人口データをPopulationとする

df_long

綺麗なクロス集計表 gtとgtsummary（そのまま資料に使えるレベル）

gtsummaryで綺麗なクロス集計をサクッとつくってみましょう。

gtは多分グランドトータルのこと。いろいろ工夫して自分好みにできるのでリンク貼っておきます。

Easily Create Presentation-Ready Display Tables • gt (rstudio.com)

%%R
theme_gtsummary_mean_sd()   # gtsummaryを平均値と標準偏差にする
# reset_gtsummary_theme()   # gtsummaryを中央値（median）と四分位範囲(IQR)に戻す

gt_tbl <- tbl_summary(df_long) %>% as_gt()   # as_gt()でgtクロス集計フォーマットに変換

gt::gtsave(gt_tbl, "df_summary.html")

PORT = 8000
PATH = '/df_summary.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

出力結果。

綺麗なクロス集計だけど、YearやPopulationの平均値と標準偏差だしても意味ないですけど。。

以下のように、 by = Gender を追記すると、Both,Male,Femaleで分けてくれます。

%%R

theme_gtsummary_mean_sd()   # gtsummaryを平均値と標準偏差にする
# reset_gtsummary_theme()   # gtsummaryを中央値（median）と四分位範囲(IQR)に戻す

gt_tbl <- tbl_summary(df_long, by = Gender) %>% as_gt()   # as_gt()でgtクロス集計フォーマットに変換

gt::gtsave(gt_tbl, "df_summary.html")

出力結果。（YearとPopulationの平均値と標準偏差だしても意味ないですけど。。）

綺麗なクロス集計が、お好みで作れるように同じような集計をgtを使って手動でやってみます。

# GTパッケージを使って、マニュアルで同じような綺麗なクロス集計表をつくる
%%R
gt_manual <- df_long %>%   # df_longのロングデータをパイプ(%>%)でつなげて次の処理へ
   group_by(Gender) %>%   # Genderをグループとして指定
   summarise(n=n(), 平均値=round(mean(Population),1), 中央値=round(median(Population),1), 標準偏差=round(sd(Population),1)) %>%   # summariseでn数、平均値、中央値、標準偏差を出力
   gt() %>%   # gt()で綺麗なクロス集計に変換
   cols_align(align = "right")   # 右寄せ


gt::gtsave(gt_manual, "df_summary_manual.html")

PORT = 8000
PATH = '/df_summary_manual.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

Rのggplotでバーグラフ作成

このデータでバーグラフを作成してみましょう。

グラフ作成の参考にhead()で6行だけ出力しておきます。

%%R
df_long %>% head()

# ggplotでとりあえずの棒グラフ作成
%%R
p <- df_long %>%
  filter(Gender != "Both") %>%
  ggplot(aes(x = Year, y = Population, fill = Gender)) +   # ggplotのコード連結は"+"を使う
    geom_bar(stat="identity")

p

あまりにも「とりあえず」過ぎるグラフの完成。。

見た目が悪いので修正していきます。

まずカラーパレットから選択していきます。

# カラーパレットの指定
%%R
display.brewer.all()   # カラーパレット一覧
colors <- brewer.pal(8, "Set2")   # Set2から8色すべて読み込み

scales::show_col(colors)   # colorsに入れた色の一覧を表示（左上から右に1,2,3,・・・）

以下のコードでggplotを使ってグラフ作成してみます。（ちゃんと日本語フォント使えるかな。。）

# Rの出力サイズを変更しておきます
%%R -w 800 -h 480 -u px
colors <- brewer.pal(8, "Set2")

family_sans <- "BIZ UDGothic"
family_serif <- "BIZ UDMincho"

p <- df_long %>%
  filter(Gender != "Both") %>%
  mutate(Gender = factor(Gender, levels=c("Male","Female","Both"))) %>%   # mutateでGenderのfactor型の順番を書き換え
  ggplot(aes(x = Year, y = Population, fill = Gender)) +   # ggplotのコード連結は"+"を使う
    geom_bar(stat="identity") +
    scale_fill_manual(values = colors) +
    scale_x_continuous(breaks=seq(1950, 2020, by=10),limits=c(1945, 2025)) +   # Xスケール
    scale_y_continuous(breaks=seq(0,130000,by=10000),limits=c(0,130000)) +   # Yスケール
    theme(text=element_text(family=family_sans, face="plain", size=12),   # フォント設定
       title=element_text(face="plain"),
       axis.title=element_text(face="plain"),
       axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)   # X軸の数字は45度斜め文字に
    ) +
    labs(title = "日本の人口　[千人]", x = "[年]", y = "人口　[千人]")   # 日本語化

p

加工後のggplot出力。

plotly変換して、ブラウザの別タブ出力してみます。

%%R
ggplotly(p) %>%   # ggplotで作成したグラフ"p"をplotlyのグラフに変換
  saveWidget("p.html")   # HTMLファイルで保存

PORT = 8000
PATH = '/p.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

Rのplotlyでグラフ作成

次に同様のグラフを最初からplotlyで書いてみます。

%%R
colors <- brewer.pal(8, "Set2")

family_sans <- "BIZ UDGothic"
family_serif <- "BIZ UDMincho"

p <- df_long %>%
  filter(Gender != "Both") %>%
  mutate(Gender = factor(Gender, levels=c("Male","Female","Both"))) %>%   # mutateでGenderのfactor型の順番を書き換え
  plot_ly(x = ~Year, y = ~Population, color = ~Gender, type = 'bar') %>%  # ggplotと違う書き方
  layout(title = "\n日本の人口　[千人]",
         xaxis = list(title = "[年]", tickangle = -45, tickvals = seq(1950, 2020, by=10), range = c(1945, 2025)),
         yaxis = list(title = "人口　[千人]", tickformat = ',.0f', tickvals = seq(0,130000,by=10000), range = c(0,130000)),
         barmode = 'stack',
         colors = colors)

p

%%R
ggplotly(p) %>%   # plotlyで作成したけど、plotlyのグラフに変換
  saveWidget("p.html")   # HTMLファイルで保存

PORT = 8000
PATH = '/p.html'

#サーバー立ち上げ
!nohup python3 -m http.server $PORT > server.log 2>&1 &

from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(PORT, path=PATH)

最初からplotlyでつくると若干印象が変わりますね。

ちなみにplotlyはインタラクティブなグラフなので、拡大縮小、凡例のMale,Femaleの表示／非表示などできます。

おまけ。インタラクティブなグラフなのでアニメーション加工もできます。修正箇所は2か所だけ。

%%R
colors <- brewer.pal(8, "Set2")

family_sans <- "BIZ UDGothic"
family_serif <- "BIZ UDMincho"

p <- df_long %>%
  filter(Gender != "Both") %>%
  mutate(Gender = factor(Gender, levels=c("Male","Female","Both"))) %>%   # mutateでGenderのfactor型の順番を書き換え
  plot_ly(x = ~Year, y = ~Population, color = ~Gender, type = 'bar', frame =~ Year) %>%   # ★frameをYearで変化させます
  layout(title = "\n日本の人口　[千人]",
         xaxis = list(title = "[年]", tickangle = -45, tickvals = seq(1950, 2020, by=10), range = c(1945, 2025)),
         yaxis = list(title = "人口　[千人]", tickformat = ',.0f', tickvals = seq(0,130000,by=10000), range = c(0,130000)),
         barmode = 'stack',
         colors = colors) %>%
  animation_opts(100, redraw = F)   # ★アニメーション表示

p

うーん。簡単にアニメーションにできたけど、見づらい。。

Pythonのplotlyで同様にグラフ作成

最後にPythonのplotlyでも同様のグラフを作成してみます。データはRからdf_longを読み込みます。

Pythonで書くと、ちょっとコードが長くて、Rのパイプ（%>%）の表現と比べて直感的に理解しにくい？かも。

import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
from plotly.subplots import make_subplots

# Rのオブジェクトを読み込む
df_long_r = robjects.r['df_long']

# RのデータフレームをPythonのpandasデータフレームに変換
# Rのfactor型や日付型はPythonで使う場合は注意
pandas2ri.activate()
df_long = robjects.conversion.rpy2py(df_long_r)

# brewer.pal(8, "Set2")に相当する色を定義
colors = ['#66c2a5','#fc8d62','#8da0cb','#e78ac3','#a6d854','#ffd92f','#e5c494','#b3b3b3']

# データフレームをフィルタリング
df_filtered = df_long[df_long['Gender'] != 'Both']
df_filtered['Gender'] = pd.Categorical(df_filtered['Gender'], categories=['Male','Female','Both'])

# プロットの作成
fig = go.Figure()

for gender in df_filtered['Gender'].unique():
    df_gender = df_filtered[df_filtered['Gender'] == gender]
    fig.add_trace(go.Bar(x=df_gender['Year'], y=df_gender['Population'], name=gender))

# レイアウトの設定
fig.update_layout(
    barmode='stack',
    title="\n日本の人口　[千人]",
    xaxis=dict(
        title="[年]",
        tickangle=-45,
        tickvals=list(range(1950, 2021, 10)),
        range=[1945, 2025]
    ),
    yaxis=dict(
        title="人口　[千人]",
        tickformat=',.0f',
        tickvals=list(range(0, 130001, 10000)),
        range=[0, 130000]
    ),
    colorway=colors
)

fig.show()

import plotly.io as pio

# グラフをHTMLファイルとして保存
pio.write_html(fig, 'p.html')

# サーバーを立ち上げてHTMLファイルを表示
!nohup python3 -m http.server 8000 > server.log 2>&1 &
from google.colab import output
output.serve_kernel_port_as_window(8000, path='/p.html')

同じように出力できました。

本日は以上です。

お疲れさまでした。