[Docker, Python] Twitterアナリティクスを分析してみた(③グラフ化編)

前回から、Dockerで環境構築、jupyterlabおよびPythonを使用して、Twitter機能の一つであるTwitterアナリティクスのデータを分析しています。特に今回は、Twitterデータをグラフ化してみようと思います。

本記事を読むと、

  • グラフを用いてTwitterアナリティクスの見える化ができる
  • 分析用のサンプルコード(Python)を使用できる

ので、ぜひ最後までご覧いただけると幸いです。

なお、サンプルコードは最後に記載していますので、サンプルコードだけほしい方は、目次リンクで飛んでいただけると幸いです。

それではやっていましょう!

1. 解析用データの準備(前回記事)

環境構築、マルチインデックス化によるグラフ用Twitterデータの準備が終わってない方は、下記記事をご参考ください。

 時系列のマルチインデックス化は、時間軸を用いるグラフ化には便利な機能です。ぜひ、ご参考いただけると幸いです。

以下の本記事内容は、Docker環境で構築したJupyterlabをベースに作成しています。予めご了承ください。使用環境概要は以下となります。

  • ホストOS: Windows10 Pro
  • Visual Studio Code: Version 1.47.0
  • Docker image: ubuntu:18.04
  • Anaconda: Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64
  • Python: Version 3.8.3 (64bit)

2. 時系列をベースにTwitterデータの棒グラフを作成する(初級編)

 今回は、前回作成した時間ごと、1週間ごとおよび1ヶ月毎のTwitterデータの棒グラフを作成していきます。まずは、以下のコードを入力しましょう。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(20,5))

まずは、図を作成する上で欠かせないmatplotlibのモジュールをインポートします。

次にグラフを記載先を設定するためにsubplotsを用います。

plt.subplotsは、複数のグラフを一度に記載したときに便利です。figsize=(20, 5)は見たとおり、グラフのサイズを指定できます。

本記事ではとりあえず、(20, 5)とします。ご自身の環境に合わせてfigサイズは変更してみてください。

plt.subplots(1, 1)はグラフを記載する行列座標を表しています。例えば(1, 1)だとfigとaxesは以下のような図1のイメージになります。(最初の座標数値は0であることに注意する)

図1. plt.subplots(1, 1)グラフの行列座標

(2, 2)だとfigとaxesは以下のような図のイメージになります。

図2. plt.subplots(2, 2)グラフの行列座標

グラフの元ができたので、グラフを記載していきましょう。今回は各twitterデータの数値のトレンドを見たいので、棒グラフにしてみます。以下のコードを入力してみてください。

axes.bar(twitter_df.index, "Impression", data=twitter_df, label="Impression")
axes.set_xlabel('Time')
axes.set_title("Impression")

“Impression”の1日あたりの棒グラフができているはずです。

図3. “Impression”の1日あたりの棒グラフ

また、以下のコードを入力してみてください。w_twitter_dfは1週毎の合計データになります。

axes.bar(w_twitter_df.index, "Impression", data=w_twitter_df, label="Impression")
axes.set_xlabel('Week')
axes.set_title("Impression")

“Impression”の1週間あたりの棒グラフができているはずです。このあたりでマルチインデックス化の効果が見えてきましたね。

図4. “Impression”の1週間あたりの棒グラフ

もちろん、下記のコードも動作します。m_twitter_dfは1ヶ月毎の合計データになります。

axes.bar(m_twitter_df.index, "Impression", data=m_twitter_df, label="Impression")
axes.set_xlabel('Month')
axes.set_title("Impression")

 ”Impression”の1ヶ月間あたりの棒グラフができているはずです。マルチインデックス化を使えば、上記のよう簡単に集計の棒グラフが作成できちゃいます!

図5. “Impression”の1ヶ月間あたりの棒グラフ

便利ですね!表示したいグラフを変更したい場合は、以下のように参照するコラムを変更してみてください。

axes.bar(twitter_df.index, "Engagement", data=twitter_df, label="Engagement")

以上がグラフ作成の初級編となります。

3. 時系列をベースにTwitterデータの棒グラフを複数同時に作成する(応用編)

さて、疑問に思った方もいるかも知れません。

「複数のグラフを同時に作成できたほうが便利じゃないだろうか。。。」

そのとおりです。以下で作成していきましょう。下準備として、twitterデータのカラムを確認します。以下の入力してみてください。

columns = twitter_df.columns.to_list()

 columnsを確認すると以下のリストが得られると思います。(‘Time’はインデックス化したのでカラムにはありません)

図6. columns

カラムリストを確認すると、”Tweet”を除く10項目は棒グラフが作成できそうです。個人的に10個のグラフが同じ色だと味気ないので、色分けしたいと思います。今回は、Tableauのカラーパレット(Tableau 10)の色を使用してみます。

詳しい色の種類などは以下のサイトに記載されているので、興味ある方は確認してみてください。

matplotlibでTableau風の色を使う

Tableau 10をインポートするため、以下のコードを記載していきます。

import matplotlib.colors as mcolors
Colors = mcolors.TABLEAU_COLORS.items()

これで10色を用意できたので、グラフを作成していきましょう!以下のコードを記載してみてください。これは1週ごとのTweetデータの合計値(Engagement_ratioは比率計算済)を表示できます。

fig, axes = plt.subplots(10, 1, figsize=(15,30))
for idx, (color, rgb) in enumerate(Colors):
    axes[idx].bar(w_twitter_df.index, columns[idx+1], color=rgb, data=w_twitter_df, label=columns[idx+1])
    axes[idx].set_xlabel('Week')
    axes[idx].set_title(columns[idx+1])
fig.tight_layout()
plt.plot()

for文で複数グラフを作成するので、enumerate関数でインデックス番号(idx)も取得し、axes[idx]の変数とすることで複数グラフを一気に作成しています。

また、columnsの情報をデータフレーム列選択や軸名、タイトル名に使用しています。注意点は、columns[0] = “Tweet”の情報はグラフ化できないため、スキップされます。そのため、idxとcolumnsの列番号を合わせるため、columns[idx+1]としています。

上記のコードを実行すると、以下のような色別のグラフが作成されているはずです。

図7. 色別のグラフ

あとは、日ごとや月ごとのデータをグラフ化したい場合は、columns情報は同じため、選択するデータフレームや横軸名だけ変更すればOKです。以下は月ごとの棒グラフを作成するサンプルコードになります。

ほとんど変化なし!(w_twitter_df → m_twitter_df)

fig, axes = plt.subplots(10, 1, figsize=(15,30))
for idx, (color, rgb) in enumerate(Colors):
    axes[idx].bar(m_twitter_df.index, columns[idx+1], color=rgb, data=m_twitter_df, label=columns[idx+1])
    axes[idx].set_xlabel('Month')
    axes[idx].set_title(columns[idx+1])
fig.tight_layout()
plt.plot()

これで、Twutterデータのすべての数値データを同時に棒グラフで表示することができました。

4. (補足) 棒グラフに折れ線グラフを追加して表示する

棒グラフとは別のグラフを2軸表示したいこともあるかなと思います。

ここでは、Twitterデータの”Impression”(棒グラフ)と”Enagagement_ratio”(折れ線グラフを同じグラフ上に表示していきます。

早速ですが、以下のコードを入力してみてください。

axes[0].twinx().plot(w_twitter_df.index, columns[3], color='r', data=w_twitter_df, label="Enagagement=ratio")
fig.tight_layout()
plt.plot()

twinx()は別軸でプロットしたいときに使用します。なお、axes[0]は”impression”のデータです。また、columns[3]=”Engagement_ratio”です。

以下のようなグラフが表示されると思います。

図8. twinx()の使用例

青色の棒グラフは、”Impression”を表し、赤色の折れ線は”Enagagement_ratio”を表しています。

今回は棒グラフと折れ線の組み合わせでしたが、他の組み合わせも考えられるので、是非試してみてください!

5. サンプルコードとまとめ

以上の内容をまとめたサンプルコードは以下です。

ただ、前回からの続きのため、定義関数が多くコードが長くなってきたので、関数化およびPythonファイルを作成し、モジュールとして呼び込んでいます。

ファイルフォルダー構成は以下です。

.
|-- Twitter_analytics.ipynb
|-- data
|   `-- tweet_activity_metrics_BaranGizagiza_YYYYMMDD_YYYYMMDD_ja.csv
|-- data_base_analytics.py
|-- graph_analytics.py
`-- time_analytics.py

各ファイルは以下となります。

""" Twitter_analytics.ipynb """

import data_base_analytics as da
import time_analytics as ta
import graph_analytics as ga

def main():
    """ main """
    """1.準備編 """
    twitter_data_path = da.data_path()
    twitter_df = da.data_df(twitter_data_path)
    twitter_df = da.data_en(twitter_df)
    twitter_df = da.data_time(twitter_df)

    """ 2.時系列編 """
    yqmwwd_twitter_df = ta.yqmwwd_df(twitter_df)
    w_twitter_df = ta.groupby_df(yqmwwd_twitter_df, 'week', 'sum')
    w_twitter_df['Engagement_Ratio'] = ta.engagement_ratio(w_twitter_df)
    m_twitter_df = ta.groupby_df(yqmwwd_twitter_df, 'month', 'sum')
    m_twitter_df['Engagement_Ratio'] = ta.engagement_ratio(m_twitter_df)

    """ 3.グラフ化編 """
    columns = twitter_df.columns.to_list()
    ga.bar_plot(w_twitter_df, columns)
""" data_base_analytics.py """
"""1.準備編 """

from pathlib import Path
import pandas as pd

Data_path = './data'
Data_file_name = '*ja.csv'
Encode = 'CP932'

def data_path():
    return Path(Data_path ).glob(Data_file_name)

def data_df(file_path):
    LIST = [pd.read_csv(file, encoding=Encode) for file in file_path]
    df = pd.concat(LIST)
    return df

def data_en(df):
    df = df[["ツイート本文","時間","インプレッション",\
             "エンゲージメント","エンゲージメント率","リツイート", \
             "返信","いいね","ユーザープロフィールクリック",\
             "URLクリック数","ハッシュタグクリック","詳細クリック"]]
    df.columns = ["Tweet", "Time", "Impression", "Engagement", \
                  "Engagement_Ratio", "RT", "Return", "Good", "User_Click", \
                  "URL_Click", "Hash_Click", "Detail_Click"]
    return df

def data_time(df):
    df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'].apply(lambda x: x[:-5]))
    df = df.set_index('Time').sort_index()
    return df
""" time_analytics.py """
""" 2.時系列編 """

import datetime

def yqmwwd_df(df):
    yqmwwd_df = df.set_index([df.index.year, df.index.quarter,\
                              df.index.month, df.index.week,\
                              df.index.weekday, df.index.day, df.index])
    yqmwwd_df.index.names = ['year', 'quarter', 'month', 'week', 'weekday', 'day', 'date']
    return yqmwwd_df

def groupby_df(df, level_time='week', agg_iterable='sum'):
    groupby_df = df.groupby(level=level_time).agg(agg_iterable)
    return groupby_df

def engagement_ratio(df):
    return df['Engagement'] / df['Impression']
""" graph_analytics.py """
""" 3.グラフ化編 """

import matplotlib.colors as mcolors
import matplotlib.pyplot as plt

Colors = mcolors.TABLEAU_COLORS.items()

def bar_plot(df, columns):
    fig, axes = plt.subplots(10, 1, figsize=(15,30))
    for idx, (color, rgb) in enumerate(Colors):
        axes[idx].bar(df.index, columns[idx+1], color=rgb, data=df, label=columns[idx+1])
        axes[idx].set_xlabel('Time')
        axes[idx].set_ylabel(columns[idx+1])
        axes[idx].set_title(columns[idx+1])
    fig.tight_layout()
    plt.plot()

以上のファイルを用意して、jupyterlab上でmain()を呼び出せば、1週ごとの棒グラフが表示されると思います。

私も詰まったところが、pythonファイルを更新すると、モジュールを読み込む際は、「カーネルを再起動するか、import libを使う」必要があります。詳しくは以下のサイトに記載されているので、ご参考いただけると幸いです。

【Python】Jupyter notebookを使うときに守るべきPythonの作法2選

 

これで10項目のtwitterデータをグラフ化できました。データのトレンド表示はデータ分析の初歩なので、ぜひグラフ化にチャレンジしてみてください。

次回は、twitter_dfを使用してグラフ化したあと、もう少し詳細な解析をしていく予定です。

また、今後の分析内容としては

  • 評価基準の設定およびその可視化
  • 統計学とTwitterデータをからめる

などを予定しています。乞うご期待ください。それでは、よいPythonライフを!!

関連する次の投稿は以下です。ご覧いただけると幸いです。

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Baran-gizagiza
経歴:浪人→理系大学院卒業→大手製造業に就職(技術職)→アメリカ赴任中 仕事は、研究・設計など上流工程の仕事に携わっています。企業勤務を継続しながら、新しいことにチャレンジしたいと思い、ブログを下記はじめました。 このブログでは、趣味である 筋トレ(健康、ダイエット) AIとデータ(高校数学、プログラミング) 読書(主に自己啓発系) を中心に、人生経験やおすすめ情報の発信しています。