Snowflake Notebooks のデータを可視化する¶

Altairを使った結果を可視化する¶

Altairは、Streamlitの一部として Snowflake Notebooks、デフォルトでインポートされます。 Snowflake Notebooks、現在Altairバージョン4.0をサポートしています。Altairを使用する際に利用可能な可視化タイプの詳細については、 Vega-Altair: Pythonによる宣言的可視化 をご参照ください。

次のコードは、おもちゃのデータセットを含む df というデータフレーム内のすべての測定値の積み上げ棒グラフをプロットします。

import altair as alt
alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    x= alt.X("measurement", axis = alt.Axis(labelAngle=0)),
    y="value",
    color="species"
)

セルを実行すると、次のような可視化が表示されます。

matplotlibで結果を可視化する¶

matplotlibを使うには、ノートブックにmatplotlibライブラリをインストールしてください：

1. ノートブックから、 Packages を選択します。

2. matplotlib ライブラリを探し、インストールするライブラリを選択します。

次のコードは、matplotlibを使って、おもちゃのデータセット df をプロットしたものです。

import matplotlib.pyplot as plt

pivot_df = pd.pivot_table(data=df, index=['measurement'], columns=['species'], values='value')

import matplotlib.pyplot as plt
ax = pivot_df.plot.bar(stacked=True)
ax.set_xticklabels(list(pivot_df.index), rotation=0)

セルを実行すると、次のような可視化が表示されます。

st.pyplot チャート要素の使い方の詳細については、 st.pyplot をご参照ください。

plotlyで結果を可視化する¶

plotlyを使うには、ノートブック用のplotlyライブラリをインストールしてください：

1. ノートブックから、 Packages を選択します。

2. plotly ライブラリを探し、インストールするライブラリを選択します。

次のコードは、おもちゃのデータセット df からペンギンの測定値を棒グラフにしたものです。

import plotly.express as px
px.bar(df, x='measurement', y='value', color='species')

セルを実行すると、次のような可視化が表示されます。

seabornで結果を可視化する¶

seabornを使うには、ノートブック用のseabornライブラリをインストールする必要があります。

1. ノートブックから、 Packages を選択します。

2. seaborn ライブラリを探し、インストールするライブラリを選択します。

次のコードは、おもちゃのデータセット df からペンギンの測定値を棒グラフにしたものです。

import seaborn as sns

sns.barplot(
    data=df,
    x="measurement", hue="species", y="value",
)

セルを実行すると、以下のような可視化が表示されます。

seabornの可視化の例については、seabornの 事例ギャラリー をご参照ください。

Streamlitで結果を可視化する¶

Streamlitは Snowflake Notebooks でもデフォルトでインポートされます。Streamlitバージョン1.22.0でサポートされているすべてのチャート要素を使用して、折れ線グラフ、棒グラフ、面グラフ、ポイント付きマップを作成できます。 チャート要素 をご参照ください。

おもちゃのデータセット、 df を棒グラフで可視化するには、次のPythonコードを使います。

import streamlit as st

st.bar_chart(df, x='measurement', y='value', color='species')

両方のセルを実行すると、以下のような可視化が表示されます。