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統合ソリューションを提供し、複雑なモデルに取り組む前にデータを提示・探索するための直感的な方法を提供します。

このチュートリアルでは、IntelliJ IDEAでKotlin Notebookを使用し、KandyおよびKotlin DataFrameライブラリを用いて、さまざまな種類のグラフを作成する方法をデモンストレーションします。

開始する前に

Kotlin Notebookは、デフォルトでIntelliJ IDEAにバンドルされ有効になっているKotlin Notebookプラグインに依存しています。

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の作成

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ション値が格納されます。

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てください。

// months変数は、12ヶ月の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、各月の気温値をリストで格納します
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つの列を持つ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" }
)

新しいDataFrameの構造を最初の4行を見て探索します。

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、ベルリンの1月から4月までの気温のレコードが含まれています。

TIP

KandyとKotlin DataFrameライブラリを組み合わせて使用する場合、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、型安全性を高めるのに役立ちます。

詳細については、Access APIsを参照してください。

ライングラフの作成

前のセクションのdf DataFrameを使用して、Kotlin Notebookでライン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、グラフの種類（この場合はline）とX軸およびY軸の値を指定します。色と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)
        }
        // ライン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。

ポイントグラフの作成

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グラフの種類を指定します。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。グラフに見出しを追加することもできます。

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。

棒グラフの作成

最後に、前のグラフと同じデータを使用して、都市ごと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進数コードも使用できます。

// 都市ごと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さらに多くのグラフ例を探索する
• 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する
• 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確認する
• このYouTubeビデオでKotlin Notebookでのデータ可視化についてさらに学ぶ