Kotlin NotebookにおけるKandyでのデータ可視化

Kotlinは、強力で柔軟なデータ可視化のためのオールインワンソリューションを提供し、複雑なモデルに深く入り込む前にデータを提示および探索する直感的な方法を提供します。

このチュートリアルでは、KandyおよびKotlin DataFrameライブラリとKotlin Notebookを使用して、IntelliJ IDEAでさまざまなグラフタイプを作成する方法を解説します。

開始する前に

Kotlin Notebookは、Kotlin Notebookプラグインに依存しています。このプラグインは、IntelliJ IDEAにデフォルトでバンドルされており、有効になっています。

Kotlin Notebookの機能が利用できない場合は、プラグインが有効になっていることを確認してください。詳細については、環境をセットアップするを参照してください。

新しいKotlin Notebookを作成します。

1. File | New | Kotlin Notebook を選択します。

2. ノートブックで、次のコマンドを実行してKandyおよびKotlin DataFrameライブラリをインポートします。

   %use kandy
   %use dataframe

DataFrameを作成する

まず、可視化するレコードを含むDataFrameを作成します。このDataFrameには、ベルリン、マドリード、カラカスの3都市における月平均気温のシミュレートされた数値が格納されます。

Kotlin DataFrameライブラリのdataFrameOf()関数を使用してDataFrameを生成します。Kotlin Notebookで次のコードスニペットを実行します。

// months変数は、1年の12ヶ月を含むリストを格納します
val months = listOf(
    "January", "February",
    "March", "April", "May",
    "June", "July", "August",
    "September", "October", "November",
    "December"
)
// tempBerlin, tempMadrid, tempCaracas変数は、各月の気温値を含むリストを格納します
val tempBerlin =
    listOf(-0.5, 0.0, 4.8, 9.0, 14.3, 17.5, 19.2, 18.9, 14.5, 9.7, 4.7, 1.0)
val tempMadrid =
    listOf(6.3, 7.9, 11.2, 12.9, 16.7, 21.1, 24.7, 24.2, 20.3, 15.4, 9.9, 6.6)
val tempCaracas =
    listOf(27.5, 28.9, 29.6, 30.9, 31.7, 35.1, 33.8, 32.2, 31.3, 29.4, 28.9, 27.6)

// df変数は、月、気温、都市のレコードを含む3列のDataFrameを格納します
val df = dataFrameOf(
    "Month" to months + months + months,
    "Temperature" to tempBerlin + tempMadrid + tempCaracas,
    "City" to List(12) { "Berlin" } + List(12) { "Madrid" } + List(12) { "Caracas" }
)

最初の4行を見て、新しいDataFrameの構造を探索します。

df.head(4)

DataFrameには、Month、Temperature、Cityの3つの列があることがわかります。DataFrameの最初の4行には、1月から4月までのベルリンの気温のレコードが含まれています。

KandyおよびKotlin DataFrameライブラリを一緒に使用する場合、型安全性を高めるのに役立つ列のレコードにアクセスするためのさまざまなオプションがあります。 詳細については、Access APIsを参照してください。

折れ線グラフを作成する

前のセクションのdf DataFrameを使用して、Kotlin Notebookで折れ線グラフを作成しましょう。

Kandyライブラリのplot()関数を使用します。plot()関数内で、グラフのタイプ（この場合はline）とX軸およびY軸の値を指定します。色やサイズをカスタマイズできます。

df.plot {
    line {
        // X軸とY軸に使用されるDataFrameの列にアクセスします 
        x(Month)
        y(Temperature)
        // カテゴリに使用されるDataFrameの列にアクセスし、これらのカテゴリの色を設定します 
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.PURPLE, "Madrid" to Color.ORANGE, "Caracas" to Color.GREEN)
        }
        // 線のサイズをカスタマイズします
        width = 1.5
    }
    // グラフのレイアウトサイズをカスタマイズします
    layout.size = 1000 to 450
}

結果は次のとおりです。

ポイントグラフを作成する

次に、df DataFrameをポイント（散布図）グラフで可視化しましょう。

plot()関数内で、pointsグラフタイプを指定します。X軸とY軸の値、およびdf列からのカテゴリ値を追加します。グラフに見出しを含めることもできます。

df.plot {
    points {
        // X軸とY軸に使用されるDataFrameの列にアクセスします 
        x(Month) { axis.name = "Month" }
        y(Temperature) { axis.name = "Temperature" }
        // ポイントのサイズをカスタマイズします
        size = 5.5
        // カテゴリに使用されるDataFrameの列にアクセスし、これらのカテゴリの色を設定します 
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.LIGHT_GREEN, "Madrid" to Color.BLACK, "Caracas" to Color.YELLOW)
        }
    }
    // グラフの見出しを追加します
    layout.title = "Temperature per month"
}

結果は次のとおりです。

棒グラフを作成する

最後に、前のグラフと同じデータを使用して、都市別にグループ化された棒グラフを作成しましょう。色には、16進コードを使用することもできます。

// 都市別にグループ化します  
df.groupBy { City }.plot {
    // グラフの見出しを追加します
    layout.title = "Temperature per month"
    bars {
        // X軸とY軸に使用されるDataFrameの列にアクセスします 
        x(Month)
        y(Temperature)
        // カテゴリに使用されるDataFrameの列にアクセスし、これらのカテゴリの色を設定します 
        fillColor(City) {
            scale = categorical(
                "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
                "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
                "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
            )
        }
    }
}

結果は次のとおりです。

次のステップ

• Kandyライブラリのドキュメントでより多くのグラフ例を探索します
• Lets-Plotライブラリのドキュメントでより高度なプロットオプションを探索します
• Kotlin DataFrameライブラリのドキュメントで、データフレームの作成、探索、管理に関する追加情報を見つけます
• このYouTubeビデオでKotlin Notebookにおけるデータ可視化についてさらに学びます