バーチャートレースの作り方を解説【Pythonで無料作成可能】

★バーチャートレース(BarChartRace)の作り方の流れ★
手順1：バーチャートレースで表現したい内容を考える
手順2：バーチャートレースで表現したい内容のデータを集める
手順3：集めたデータをバーチャートレースに適する形式に整形する
手順4：バーチャートレースを作成する環境を整える
手順5：バーチャートレースで可視化する

上記の流れで、好きなデータを用いて、バーチャートレース(BarChartRace)を作れます。

以降で、「バーチャートレース(BarChartRace)の作り方の流れ」の各手順に関してご紹介します。
　

手順1：バーチャートレースで表現したい内容を考える

「手順1：バーチャートレースで表現したい内容を考える」に関してご説明します。
　

バーチャートレース(BarChartRace)を作るためには、「どのようなデータを可視化したいか」を考える必要があります。

SNSなどでよく見かける題材としては、以下となります。
　

★バーチャートレース(BarChartRace)の題材★
・芸能人のTwitterフォロワー数の推移
・コロナ感染者数の推移
・各企業の年間売上ランキング

モチベーションを持続させるためにも、題材として、「趣味に関するもの」や「自身が気になること」を選ぶことをオススメします。
　

今回は、「日本のコロナ感染者数の推移」を題材として以降の手順をご説明します。

以上で、「手順1：バーチャートレースで表現したい内容を考える」は完了です。
　

手順2：バーチャートレースで表現したい内容のデータを集める

「手順2：バーチャートレースで表現したい内容のデータを集める」に関してご説明します。
　

バーチャートレース(BarChartRace)を作るためには「データ」が必要です。まずは、データを集めましょう。

「日本のコロナ感染者数の推移」に関するデータを取得するために、以下にアクセスしましょう。

>>日本のコロナ感染者数の推移
　

「データのダウンロードはこちら」（下図の赤枠）をクリックし、「日本のコロナ感染者数の推移」のデータをダウンロードしましょう。
　

以上で、「手順2：バーチャートレースで表現したい内容のデータを集める」は完了です。
　

手順3：集めたデータをバーチャートレースに適する形式に整形する

「手順3：集めたデータをバーチャートレースに適する形式に整形する」に関してご紹介します。
　

バーチャートレース(BarChartRace)を作るためにデータを整形しましょう。

手順2で取得した「日本のコロナ感染者数の推移」データは、以下の形式をしています。
　

バーチャートレース(BarChartRace)を作るために、以下の形式にデータを整形しましょう。
　

Excelを用いてデータ整形は可能ですが、時間がかかるためPythonを利用しましょう。
　

データ整形する時間がない方は、「日本のコロナ感染者数の推移」データを整形した以下の「バーチャートレース向けデータ」をダウンロードしてください。

バーチャートレース向けデータダウンロード

Pythonのインストール

以下の記事を参考にし、お使いのパソコンやサーバーにPythonをインストールしましょう。

>> 【ubuntu向け】pyenvでPythonをインストールする手順【簡単】

>> 【コピペOK】pyenvでPythonをインストールする手順【Linux用】

>> 【最短5分】PyAutoGUIをWindowsにインストールする手順の「手順1：Pythonのインストール」を参照

>> 【環境構築】インストーラーでMacOSにPythonをインストール
　

Pythonでデータ整形

以下のPythonプログラムを実行することで、「日本のコロナ感染者数の推移」データをバーチャートレース(BarChartRace)向けのデータに整形できます。

# データ読み込み
nhk_data = open("nhk_news_covid19_prefectures_daily_data.csv", "r")
data_dict = {} # key: date value: {region:day_num}
region_set = set()
read_header = False
for line in nhk_data:
  if read_header == False:
    read_header = True
    continue
  data = line.replace('\n','').split(",")
  date = data[0]
  region = data[2]
  total_num = data[4]

  if date not in data_dict.keys():
    data_dict[date] = {}
  data_dict[date][region] = total_num
  region_set.add(region)

nhk_data.close()
region_list = list(region_set)

# 整形したデータの作成
header_str = "日付," + (",").join(region_list) # ヘッダーの作成
f = open('shaped_nhk_news_covid19_prefectures_daily_data.csv', 'w', encoding='UTF-8')
f.write(header_str+"\n")
for date, value_dict in data_dict.items():
  data_line = date
  for region in region_list:
    data_line += "," + value_dict[region]
  f.write(data_line + "\n")
f.close()

以上で、「手順3：集めたデータをバーチャートレースに適する形式に整形する」は完了です。
　

手順4：バーチャートレースを作成する環境を整える

「手順4：バーチャートレースを作成する環境を整える」関してご説明します。
　

バーチャートレースを作成できる無料ツール「bar_chart_race」をインストールしましょう。

「bar_chart_race」のインストールに関しては、以下の記事をご覧ください。
　

【コピペOK】Pythonでバーチャートレース(BarChartRace)を作成する手順

以上で、「手順4：バーチャートレースを作成する環境を整える」は完了です。
　

手順5：バーチャートレースで可視化する

「手順5：バーチャートレースで可視化する」に関してご説明します。
　

最後に、整形したデータをバーチャートレースで可視化しましょう。

以下のプログラムを「create_barchartrace.py」のファイル名で保存しましょう。

import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr

# 整形したデータの読み込み
index_col = "日付"
parse_dates = [index_col] if index_col else None
df = pd.read_csv("shaped_nhk_news_covid19_prefectures_daily_data.csv", index_col=index_col, parse_dates=parse_dates)

# 整形したデータを元にバーチャートレースを作成
bcr.bar_chart_race(
    df=df,
    filename='covid19_japan.mp4',
    orientation='h',
    sort='desc',
    n_bars=15,
    label_bars=True,
    steps_per_period=10,
    period_length=500,
    figsize=(6.5, 3.5),
    cmap='dark24',
    title='各地の感染者数（累計）',
    bar_label_size=7,
    tick_label_size=7,
    shared_fontdict={'family' : 'IPAGothic', 'weight' : 'bold', 'color' : '.1'},
    fig=None)

「create_barchartrace.py」を実行するために、以下のコマンドを実行しましょう。

# python create_barchartrace.py

上記コマンドが正常に終了した場合、「covid19_japan.mp4」（冒頭でお見せしたYoutubeの動画）のファイルが生成されます。
　

動画内の日本語が「◻︎◻︎◻︎◻︎」となる場合は、日本語フォントをインストールするために以下を実施しましょう。
# yum install ipa-gothic-fonts ipa-mincho-fonts ipa-pgothic-fonts ipa-pmincho-fonts
# rm -f /home/hadoop/.cache/matplotlib/fontlist-v330.json

以上で、「手順5：バーチャートレースで可視化する」は完了です。
　

上記の手順が、「好きなデータを用いてバーチャートレース(BarChartRace)の作り方」となります。

【まとめ】SNSで話題なバーチャートレースの作り方【Python】

今回の記事を通して、「バーチャートレースの作り方」をご紹介することで、以下の悩みを解消しました。
　

★悩み★
・SNSでよく見かけるバーチャートレースの作り方を知りたいな。
・興味のあるデータを用いたバーチャートレースの作り方を知りたいな。

「好きなデータを用いてバーチャートレース(BarChartRace)の作り方は？」で悩んでいるあなたにこの記事が少しでも役に立てれば幸いです。
　

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