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Python と Plotly Dash を使用した Web ベースのデータ視覚化ダッシュボードの作成

データの視覚化により、データ内のパターン、傾向、関係を調査でき、有意義な洞察を得ることができます。このチュートリアルでは、Python と Plotly Dash を使用して Web ベースのデータ視覚化ダッシュボードを作成する方法を説明します。

プロットリーダッシュとは何ですか?

Python は、データ分析と視覚化のための人気のあるプログラミング言語であり、インタラクティブな視覚化を作成するためのさまざまなライブラリとフレームワークを提供します。そのような強力なフレームワークの 1 つが Plotly Dash です。

  • Plotly Dash は、インタラクティブな Web アプリケーションとダッシュボードを簡単に構築できる Python フレームワークです。 Python のシンプルさと多用途性と、HTML、CSS、JavaScript などの最新の Web テクノロジーの柔軟性と対話性が組み合わされています。

  • Plotly Dash を使用すると、リアルタイムの更新、インタラクティブな視覚化、データ ソースとのシームレスな統合を提供するカスタム ダッシュボードを作成できます。 Plotly Dash の主な利点は、その宣言構文により、ダッシュボードのレイアウトとコンポーネントを簡単に定義できることです。

  • Python コードを使用すると、HTML や JavaScript を記述することなく、ダッシュボードの構造と外観を記述することができます。これにより、開発プロセスが高速化され、Python 開発者にとってよりアクセスしやすくなります。

  • さらに、Plotly Dash は、ダッシュボードに簡単に統合できる、グラフ、スライダー、ドロップダウン、テーブルなどの幅広いインタラクティブ コンポーネントを提供します。これらのコンポーネントを使用すると、ユーザーはデータを操作し、さまざまな側面をフィルターして探索し、より深い洞察を得ることができます。

Plotly Dash はリアルタイム更新もサポートしているため、基礎となるデータの変更にダッシュボードが動的に対応できます。

はじめる

始める前に、必要なツールとライブラリがインストールされていることを確認してください。 Plotly Dash を使用します。これは、Python の標準パッケージ マネージャーである pip 経由でインストールできます。ターミナルまたはコマンド プロンプトを開き、次のコマンドを実行します。

pip install dash

インストールが完了したら、Web ベースのデータ視覚化ダッシュボードの構築を開始できます。

Plotty Dash を使用した Web ベースのデータ視覚化ダッシュボード

Plotly Dash を使用して Web ベースのデータ視覚化ダッシュボードを作成するには、いくつかの重要な手順に従う必要があります。まず、必要なモジュールとクラスをインポートしましょう。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

次に、Dash アプリケーションを初期化できます。

app = dash.Dash(__name__)

次に、ダッシュボードのレイアウトを定義しましょう。 Dash では、レイアウトは HTML コンポーネントと Dash 固有のコンポーネントを使用して定義されます。 html モジュールを使用してダッシュボードの全体的な構造を定義し、dcc モジュールを使用してインタラクティブなコンポーネントを追加できます。

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("Data Visualization Dashboard"),
        dcc.Graph(id="graph"),
        dcc.Slider(
            id="slider",
            min=0,
            max=10,
            step=0.5,
            value=5,
            marks={i: str(i) for i in range(11)},
        ),
    ]
)

このコードには、H1 見出し、グラフ コンポーネント、およびスライダー コンポーネントで構成される単純なレイアウトがあります。グラフ コンポーネントはデータの視覚化を表示し、スライダー コンポーネントはユーザーがデータを操作できるようにします。

次に、ユーザーの操作に基づいてグラフを更新するコールバック関数を定義しましょう。 @app.callback デコレーターを使用して、関数の入力と出力を指定できます。

@app.callback(
    Output("graph", "figure"),
    [Input("slider", "value")]
)
def update_graph(value):
    # Code to update the graph based on the slider value
    # Replace with your own data and visualization code
    # Return the updated graph figure
    pass

update_graph 関数では、プレースホルダー コードを独自のデータ処理および視覚化コードに置き換えることができます。この関数はスライダーの値を入力として受け取り、更新されたグラフ図を返す必要があります。

最後に、Dash アプリケーションを実行できます。

if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

これにより、Web サーバーが起動し、ブラウザでダッシュボードが利用できるようになります。指定したローカル アドレスに移動すると、アクセスできます。

例

完全なコードは次のとおりです。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("Data Visualization Dashboard"),
        dcc.Graph(id="graph"),
        dcc.Slider(
            id="slider",
            min=0,
            max=10,
            step=0.5,
            value=5,
            marks={i: str(i) for i in range(11)},
        ),
    ]
)

@app.callback(
    Output("graph", "figure"),
    [Input("slider", "value")]
)
def update_graph(value):
    # Placeholder code to update the graph based on the slider value
    # Replace with your own data and visualization code
    import plotly.express as px
    import pandas as pd
    
    # Generate sample data
    df = pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3, 4, 5], "y": [value * i for i in range(1, 6)]})
    
    # Create a scatter plot
    fig = px.scatter(df, x="x", y="y", title="Scatter Plot")
    
    return fig

if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

サンプル出力

上記のコードを実行すると、見出し、散布図、スライダーを備えた Web ベースのダッシュボードが表示されます。スライダーを移動すると、選択した値に基づいてグラフが更新されます。

この例では、y 値にスライダー値を乗算した散布図があります。

結論

このチュートリアルでは、Python と Plotly Dash を使用して Web ベースのデータ視覚化ダッシュボードを作成する方法を学びました。 Plotly Dash は、Web 上に展開できるインタラクティブなダッシュボードを構築するためのシンプルで柔軟なフレームワークを提供します。 pip を使用した Plotly Dash のインストールについて説明し、ダッシュボードの構築に含まれる主要なコンポーネントと手順を検討しました。

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