お帰りなさい｡
サッカー選手の賃金と価値の差について､ 上司がようやく使えるデータを作りました｡
でも､ これってちょっと読みにくいですよね｡
このデータをビジュアル化できればいいと思いませんか？
そしてそれは､ データサイエンティストの大きな仕事でもあるのです｡
データを分析し､ データを理解し､ データをきれいにする｡
しかし､ 結局のところ､ これを誰かに見せたいのであれば､ データサイエンスの専門家でない人でも簡単に理解できるような形式である必要があります｡
では､ これを可視化してみましょう｡
さて､ このデータを可視化するためによく使われるのが､ マッププロットリブという話でした｡
このライブラリは非常に充実しており､ 自分でドキュメントを読むこともできますが､ このライブラリの上に他のライブラリが大量に構築され､
データの可視化を単純化､ 容易にしてくれています｡
その中のひとつに「Seabourn」というライブラリーがあるのですが､ これが実に使いやすいんです｡
お見せしましょう｡
だから､ このデータがあるんです｡
新しい監房に行けば
そして､ ここでの注意点ですが､ Jupyter Notebooksの動作は､ これらの入力をすべて実行する必要があります｡
Jupyter notebooksをリフレッシュして､ ノートブックを持っていて､ Run for One Cellをクリックしただけでは､
前のセルはメモリに残っていません｡
だから､ この部分を実行するためには､ これらのセルがすべて実行されていることを確認する必要があるのです｡
なぜなら､ Jupyter notebooksを再起動しただけでは､ メモリにこのようなものは一切残っていないからです｡
でも､ とにかく､ 万が一エラーが出たときのために､ その点だけは注意しておいてください｡
Seabournを使って､ 上記のデータを可視化してみましょう｡
Seaborneでも､ ドキュメントを読めばいいし､ オンラインにもたくさんのチュートリアルがあるので､ それを見ればいいのですが､
ここでは簡単にできる方法を紹介します｡
そこで､ Seabournをインポートし､ setを実行してSeabournをセットアップすることにします｡
そして､ 変数グラフを作成して､ senseと呼ぶか､ 申し訳ありませんがc bornをsenseと呼ぶようにすれば､ 毎回Seabournと書く必要はありません｡
sass dot setで､ graph equals sassと言って､ 使いたいグラフの方法としてscatterplotを使用することにします｡
そして､ X軸には賃金､ Y軸には値を使用します｡
そして､ グラフに使用するデータです｡
データフレーム1､ つまりここにあるものです｡
だから､ これを実行すると
さて､ これでグラフができたはずなので､ 実際にプリントアウトしてみましょう｡
実行」をクリックすると
あれを見てください｡
なんて簡単なんだ
シーボーンは私にとって重要な存在でした｡
そして､ 私がやるべきことは､ どんなグラフが欲しいか､ どんな値なのかを言うことだけでした｡
これがX軸とY軸､ そしてどのようなデータを使いたいかということですね｡
そして突然､ グラフが出来上がりました｡
なんてかっこいいんでしょう｡
Pythonの素晴らしいライブラリを使って､ こんな感じです｡
今､ 私の手元には､ このデータの探索の経過を記したノートがあります｡
しかし､ ここで一つ問題があります｡
ほら､ これだけ点が散らばっているんですよ｡
でも､ その意味がよくわからないんです｡
カーソルを合わせると､ どの選手がその点を表しているのかがわかるようになれば､ クールだと思いませんか？
これはBouquetと呼ばれるライブラリです｡
ブーケ
言いにくいことなのですが
バルクブーケは､ インタラクティブなビジュアライゼーションを実現するためのライブラリです｡
だからまた､ もし戻ったら､ シーボーンでやったのと同じような使い方ができるんです｡
私は単に「から」と言います｡
BOQ.
BOQは本当に言いにくそうで､ ドットプロッティングということになりそうです｡
そこで､ プロットライブラリから､ 図と表示関数をインポートすることにします｡
そしてまた､ ブーケドットからも｡
モデルです｡
ホバーツールをインポートして､ これらの上にカーソルを置くことができるようにします｡
繰り返しになりますが､ これらを暗記する必要はありません｡
ドキュメントを見て､ クイックスタートを見ると､ 実際にこのようなことが書かれていますし､ ググってみてもいいでしょう｡
クイックスタートガイドを見ると､ プロットとモデルの2つのライブラリをインポートして､
すぐに始められる方法が紹介されています｡
実は､ この行をコピー＆ペーストするだけで､ タイトルとX軸をプロットすることができるのです｡
では､ そうしましょう｡
そして､ タイトルをつける｡
アズサッカー2019
x軸のラベルはwage､ y軸のラベルはvalueとなる｡
そして､ ここでは､ おそらく私が欲しいであろう別のパラメータを与えることができます｡
例えば､ plot width と言えば､ 何ピクセルでプロットしたいかがわかります｡
そして､ プロットも同じです｡
高さ
これも700ピクセルにしたいとします｡
そして､ 最後にどのようなツールを使いたいかを言うことができます｡
ここでは､ この上にカーソルを置くことができるように､ ホバーツールを作成します｡
図
つまり､ これが今のグラフになるわけです｡
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ドットショーというか､ ここからインポートした番組をこうやって動かすんです｡
そして､ ご存知ですか？
とりあえず､ ホバーツールは一切使わないようにしましょう｡
ここで実行をクリックすると
さて､ ここでちょっと間違いがあったようです｡
間違えてチョーさんを削除してしまった｡
実行をクリックして見てみましょう｡
実際に新しいHTMLファイルを開いてくれるので､ インタラクティブなことができるのですが､ 今は空っぽです｡
実際にはプロットの円を描かなければならないのですが､ 賃金と価値､ そして「サッカー2019」というタイトルがあります｡
クイックスタートへ行くと
線ができることがわかります｡
また､ オプションで円形も可能です｡
そして､ 散布図をしているからです｡
まさにそうしましょう｡
戻って
そして､ ここにも｡
これから作る円が欲しいと言ってください｡
そしてまた､ 初めての方はあまり混乱しないでください｡
繰り返しになりますが､ これはすべてライブラリと､ それを使いこなそうと思ったら読まなければならないドキュメントに過ぎません｡
そこで､ 円の賃金と値を用意する｡
つまり､ これがX軸とY軸の値で､ すべての円がそうなっているのです｡
そして､ サイズと言うことになります｡
大きさは､ とりあえず10としましょう｡
そして､ データのソースはDF1のものになります｡
だから､ 円は含んでほしいのです｡
今､ これを実行すると｡
まあ､ スペルが間違っていたかもしれませんね｡
これはサイズであるべきです｡
実行」をクリックすると
あれを見てください｡
新しいHTMLファイルが生成される前に､ 私のデータポイントがあるのは素晴らしいことです｡
でも､ ホバーリングはできるようにしたい｡
では､ この辺で終わりにしましょうか｡
クイックスタートガイドで「hover」と検索すると､ ホバーツールがあることがわかります｡
また､ ホバリングに使用できるオプションもすべて用意されています｡
まあ､ 今回のような｡
でも､ 基本的な構文だけ紹介します｡
基本的にやりたいことは､ ホバーを使うことです｡
インポートしているホバーツールと同じにする｡
そして､ ここでは､ ツールのヒントがいくつかのタプルを含むリストと等しくなると言うことができます｡
ということで､ このようにツールチップを使うことができそうです｡
では､ これをコピーさせていただきます｡
そこで､ ツールチップを用意しました｡
インデックスがあるんです｡
そして､ X軸とY軸｡
私たちの場合は､ その賃金と価値です｡
そして､ これを賃金に変更します｡
そして値､ 順序は気にしませんが､ 実はもう一つフィールドを追加したいのです､ それはプレーヤーの名前です｡
データから
だから､ ご覧の通りです｡
Hover Tooltipsの項目で､ または基本的なツールチップの場合｡
それぞれの値が何を表しているのか､ どのように表現すればいいのか､ 具体的に示してくれます｡
そして､ ドルマークとアド・マークがありますね｡
つまり､ 今回のケースでは､ ここに賃金と値を個別に表示させたいと考えています｡
そこで､ XとYのドル記号と違って､ 単純にXとYの値を出すだけの加算記号を使うことにします｡
そこで､ これをadd記号に変えて､ 最後にnameプロパティも持つようにします｡
さて､ 最後に必要なのは､ この中にあるツールとしてのヒントを与えることだけです｡
私は今これを実行する場合､ 図パラメータ｡
おっとっと｡
別のエラーのようです｡
見てみよう｡
だから､ ここにホバーツールがあるはずです｡
そして､ その配列を与える｡
私たちが望むこと｡
走ればいいように｡
おい､ あれ見ろよ｡
実際に分析できるインタラクティブなプロットを用意しています｡
つまり､ ネイマールは自分の価値と比較して､ かなり低い賃金であることがここでわかる｡
ここでメッシはどうでしょう｡
まあ､ メッシは自分の価値と比較して､ 間違いなく多くの報酬を得ている｡
だから､ ムバッペとのトレードでいい案件が見つかるかもしれない｡
とても､ かっこいいです｡
さて､ このような可視化ライブラリについては､ 氷山の一角に過ぎません｡
試行錯誤を重ね､ ライブラリの仕組みや､ これを正しく可視化する方法を学んでいます｡
そして今までは､ この部分だけでしたよね？
データをインポートし､ データをクリーニングして､ ビジュアライゼーションも行いました｡
この辺はまだ本当にやってないんですよ｡
これまで私たちが行ってきたのは､ 主にデータサイエンスで､ データを取得してビジネスのために理解しようとすることでした｡
このデータを探索し､ もう少し設定し､ データ可視化ライブラリも試してみてほしい｡
でも､ 今は､ もう十分､ 機械学習の概念に踏み込んでいけると思います｡
次回作でお会いしましょう｡
バイバイ｡