Snowflake Notebooks のデータを可視化する¶

Snowflake Notebooks では、matplotlibやplotlyなど、お気に入りのPython可視化ライブラリを使用して、可視化を開発できます。

このトピックでは、以下のライブラリを使用してノートブックでデータを可視化する方法を説明します。

Altair
Matplotlib
Plotly
Seaborn
Streamlit

データセット¶

このトピックの例では、 Palmer's Penguin dataset に基づく以下のおもちゃのデータセットを使います。


species	measurement	value
adeli	bill_length	37.3
adeli	flipper_length	187.1
adeli	bill_depth	17.7
chinstrap	bill_length	46.6
chinstrap	flipper_length	191.7
chinstrap	bill_depth	17.6
gentoo	bill_length	45.5
gentoo	flipper_length	212.7
gentoo	bill_depth	14.2

このデータセットは、次のコードでノートブックに作成できます。

species = ["adelie"] * 3 + ["chinstrap"] * 3 + ["gentoo"] * 3
measurements = ["bill_length", "flipper_length", "bill_depth"] * 3
values = [37.3, 187.1, 17.7, 46.6, 191.7, 17.6, 45.5, 212.7, 14.2]
df = pd.DataFrame({"species": species,"measurement": measurements,"value": values})
df

Altairで結果を可視化¶

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：

ノートブックから、 Packages を選択します。
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：

ノートブックから、 Packages を選択します。
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。

ノートブックから、 Packages を選択します。
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 はデフォルトで Snowflake Notebooks にインポートされます。Streamlitバージョン1.39.0でサポートされている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、またはポイント付きマップを作成することができます。チャート要素をご参照ください。

注釈

Streamlitチャート要素の中には、Snowflakeでサポートされていないものや、追加条件が適用されるものがあります。ノートブックでのStreamlitサポートをご参照ください。

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。

Streamlitでインタラクティブなデータアプリケーションを構築する方法の詳細については、ノートのストリームリットをご参照ください。