8 グループ間の割合差分

Author

Ryo Nakagami

Published

2025-06-06

Modified

2025-07-28

問題設定

Data

Code

import pandas as pd

data = {
    '2024': [0.72, 0.10, 0.05, 0.03, 0.02, 0.03, 0.015, 0.01], # 'Public transportation'はn/aのためNaN
    '2019': [0.85, 0.12, 0.09, 0.06, 0.05, 0.04, 0.03, 0.02]
}

index = [
    'Own car',
    'Public transportation',
    'Walking',
    'Own bike',
    'Ride hailing',
    'Car sharing',
    'Taxi',
    'Motorcycle'
]

df = pd.DataFrame(data, index=index).sort_values(by='2024')
df

Table 8.1: U.S. modes of tranportation to commute

	2024	2019
Motorcycle	0.010	0.02
Taxi	0.015	0.03
Ride hailing	0.020	0.05
Own bike	0.030	0.06
Car sharing	0.030	0.04
Walking	0.050	0.09
Public transportation	0.100	0.12
Own car	0.720	0.85

Key message

2020コロナ流行という生活スタイル激変イベントがあったにも関わらず、人々の日常交通手段は依然として車が中心的

可視化方針

Objectives

2019年と2024年の2つの時点における交通手段の利用状況（利用割合）を車利用者割合2019 vs 車利用者割合2024というApple-to-Appleで比較しやすくする
時間の経過とともに各交通手段の利用率がどのように変化したかを把握しやすくしたい

方針検討

移動手段というカテゴリカルデータ(value同士に順序性はない)
人間の目は左上からz文字の順番で情報を処理する傾向がある
自家所有者(Own car)を左に見てから，目線が右に移動し，2019 vs 2024で比較するのが自然な流れ(=数値水準を確認する前にその数値がどのカテゴリーのものなのかを自然な流れで見てもらえる)
2019年と2024年ともに自家用車がメインの交通手段であることを伝えたいので，カテゴリーは2019年の利用割合でソートする

REMARKS

カテゴリカル別水準を示したいときはhorizontal bar chartが効果的
読みやすさ or メッセージと整合的な形でカテゴリーをソートする

可視化実装

(A) Plotly with horizontal bar plot

Code

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

# Add bars for 2024/2025
fig.add_trace(
    go.Bar(
        y=df.index,
        x=df["2024"],
        legendgroup="group",
        legendgrouptitle_text="year",
        name="2024",
        orientation="h",
        marker_color="#003366",
    )
)

# Add bars for 2019
fig.add_trace(
    go.Bar(
        y=df.index,
        x=df["2019"],
        legendgroup="group",
        legendgrouptitle_text="year",
        name="2019",
        orientation="h",
        marker_color="#99ccff",
    )
)


# Layout customization
fig.update_layout(
    title=dict(
        text="2020年コロナ流行後も人々の日常交通手段は依然として車が中心的",
        font=dict(size=21),
    ),
    xaxis=dict(
        title="Share of commuters",
        tickformat=".0%",  # Format as percentage
        tickfont=dict(size=16),
        range=[0, 1.0],
        gridcolor="#DEDEDE",
    ),
    yaxis=dict(
        tickfont=dict(size=16),
        automargin=True,  # helps avoid label clipping
    ),
    barmode="group",  # you can also try 'group' for grouped layout
    height=600,
    bargroupgap=0,
    legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=0.1, xanchor="right", x=0.95),
    plot_bgcolor="#EFF5F5",
)

fig.add_annotation(
    text="Source: Statista Consumer Insights, 3,338(2019) and 7,447(2024) U.S. respondents (18-64 y/o)",
    xref="paper",
    yref="paper",
    x=-0.15,
    y=-0.2,  # y < 0 puts it below the chart
    showarrow=False,
    font=dict(size=14, color="gray"),
    xanchor="left",
)

fig.update_layout(
    margin=dict(t=40, b=100)  # increase bottom margin
)

fig.show()

(B) Matplotlib with horizontal bar plot

Code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from regmonkey_style import stylewizard as sw

# japanese language setup
# sw.set_font("IPAexGothic")
sw.set_font("MPLUS1p")

# Set figure size and style
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10))

# Create horizontal bars
y_pos = np.arange(len(df.index))
width = 0.35

# Plot bars for 2024 and 2019
bar1 = ax.barh(y_pos + width / 2, df["2019"], width, label="2019", color="#99ccff")
bar2 = ax.barh(y_pos - width / 2, df["2024"], width, label="2024", color="#003366")

# Customize axes
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(df.index, fontsize=16)
ax.set_xlabel("Share of commuters", fontsize=16)
title = ax.set_title(
    "2020コロナ流行後も人々の日常交通手段は依然として車が中心的",
    loc="left",
    pad=20,
    fontsize=21,
)
title.set_position((-0.1, title.get_position()[1]))

# Format x-axis as percentage
ax.set_xlim(0, 1.0)
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, _: "{:.0%}".format(x)))
ax.tick_params(axis="x", labelsize=16)

# Customize grid
ax.grid(axis="x", color="#DEDEDE")
ax.set_facecolor("#EFF5F5")

# Add legend
ax.legend(loc="lower right", bbox_to_anchor=(0.95, 0.1), ncol=2)

# Add source annotation
fig.text(
    0,
    0.1,
    "Source: Statista Consumer Insights, 3,338(2019) and 7,447(2024) U.S. respondents (18-64 y/o)",
    fontsize=12,
    color="gray",
    ha="left",
)

# Adjust layout to prevent clipping
plt.subplots_adjust(bottom=0.2)

plt.show()

References

Knaflic (2016), p57-58