キー列ごとにグラフを描画したい

説明

テーブルに複数種類のデータが格納されているとき、キー列の値に応じてそれぞれ種類ごとにデータをプロットする Python Script を作成します。

例えば、サンプルデータである「時系列波形データ.dft」を用いて、複数の波形をそれぞれプロットすることを考えます。「時系列波形データ.dft」は複数の時系列波形を格納したデータであり、各々の波形を識別するための「番号」列や、波形の値を表す「値」列を持ちます。 ここではこの「番号」列をキー列とみなして、それぞれの番号ごとに波形データをプロットしてみましょう。

時系列波形データ.dft は ワークスペースブラウザの

共有ワークスペース > サンプル > Alkano > データ > 時系列波形データ.dft

にあります。

使い方

1. 時系列波形データ.dft をシナリオ上に配置し、ノードを追加から Python script ノードを追加します。

2. Python script ノードのパラメータ設定画面の出力設定を開き、result の型をpng[]とします。入力データは変数名 table、型 table の状態のままにします。

3. Python script の設定画面のスクリプト記述部分に次のコードをコピー&ペーストしてください。このコードは、キーとなる番号ごとに波形を描画するスクリプトです。キー列の始端key_startとキー列の末端key_endの間の番号の波形を描画します。

from msi.common.visualization import PNGObject
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# MSIP_GUI_Definition_v1.0.0

# MSIP_Group 数値列の設定
value = {"name":"値","type":"float"} # { "type": "inputcolumn", "title": "描画する数値列(y軸の値)", "table": "table","comment":"y軸の値として描画する数値列（integer, float）を選択してください。" }

# MSIP_Group キー列、ラベル列の設定
key = {"name":"番号","type":"integer"} # { "type": "inputcolumn", "title": "キー列", "table": "table","comment":"キーごとに別ファイルで出力します。キー列（整数値）を選択してください。" }

label = {"name":"ラベル","type":"category"} # { "type": "inputcolumn", "title": "ラベル列", "table": "table","comment":"タイトルにラベルを付与します。ラベル列（カテゴリ値）を選択してください。" }

# MSIP_Group キー列の範囲

key_start = 0 # { "type":"integer", "title":"キー列の値の始端","comment":"始端から終端までの範囲の時系列をプロットします。キー列の値の終端以下の値を入力してください。" }

key_end = 20 # { "type":"integer", "title":"キー列の値の終端","comment":"始端から終端までの範囲の時系列をプロットします。キー列の値の始端以上の値を入力してください。" }


# MSIP_GUI_Definition_v1.0.0


value = value["name"]
key = key["name"]
label = label["name"]



# 入力 DataFrame に対してプロットを行う関数 
def plt_ts(df):

    # 描画するデータ
    y = df[value]

    # 該当の列の値とラベルを取り出す
    key_val = df.reset_index()[key][0]
    label_val = df.reset_index()[label][0]

    # データを描画
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(y)

    # 軸とタイトルを追加
    ax.set_ylabel(value)
    ax.set_title(f"{key}={key_val}, {label}={label_val}")

    # png を保存
    png_file_path = os.path.abspath(f'./figure_{key_val}.png')
    plt.savefig(png_file_path)
    plt.cla()

    # PNGObject を生成します
    png_obj = PNGObject(png_file_path)

    # PNGObject を 出力に追加
    result.append(png_obj)


# matplotlibのフォントをMS Gothicとして日本語に対応
plt.rcParams['font.family'] = 'MS Gothic'

# 入力テーブルを pandas へ変換
df = table.to_pandas()

# png オブジェクトを返すリストを作成
result = []

# key の対象範囲を絞る
df = df[(df[key]>= key_start)&(df[key]<= key_end)]

# key 列ごとに時系列プロット
df.groupby(key).apply(plt_ts)

4. Python script のパラメータ設定画面の右下の実行ボタンを押し、可視化画面から結果を確認します。可視化画面のノード結果一覧内にキー列ごとの波形が描画されています。

分析への応用

Python scriptを記述した後に保存もしくは実行をすると、次のようなGUI画面が作成されます。

GUI画面の「キー列の範囲」を変更することで、別の番号の波形データを描画することができます。

また、別の入力データに対しても、「数値列の設定」や「キー列、ラベル列の設定」を適切に設定することで、グラフを描画することができます。

OnePoint

利用しているパッケージ

pandas と matplotlib を利用し、データ加工やグラフ作成を行っています。具体的には、

• スクリプト内の df = table.to_pandas() で、pandas のデータフレーム型に変換し、pandas のデータフレームでデータ加工を行っています。
• plt_ts 関数内の時系列プロットは、matplotlib を利用しています。

本記事作成時に利用した pandas と matplotlib のバージョンは下記です。

pandas 1.3.4
matplotlib 3.7.1

Python script アイコンでのグラフの出力

スクリプト内では、次の手順で可視化画面にグラフ出力を行っています。

1. 出力設定で、png 型 もしくは png[] 型を出力とする。 png を設定した場合は、1つのグラフを出力します。png[]を設定した場合は、複数のグラフを出力します。本記事では、キー列ごとの複数のグラフを出力させるために、出力をpng[]としています。

2. matplotlib.pyplot.savefig を利用して、グラフを描画した png ファイルをストレージに出力します。

import matplotlib.pyplot as plt
# png を保存
png_file_path = os.path.abspath(f'./figure_{key_val}.png')
plt.savefig(png_file_path)

3. msi.common.visualization.PNGObject を利用し、出力した pngファイルから、PNGObjectを生成します。

from msi.common.visualization import PNGObject
# PNGObject を生成します
png_obj = PNGObject(png_file_path)

4. 出力設定がpng[]（複数のグラフの出力）の場合は、生成したPNGObjectをリストに追加します。

# 描画結果を result に追加
result.append(png_obj)

関連項目

• pandas 公式サイト
• matplotlib 公式サイト
• Python Script アイコン 使い方ガイド 基礎編
• Python Script アイコン 使い方ガイド 中級編
• Python Script アイコン 使い方ガイド 上級編