ツリーマップ

このnotebookではsquarify | Pure Python implementation of the squarify treemap layout algorithm. を使用します。

ツリーマップはplotlyを使うことでも作成できます。Treemap charts with Python - Plotly

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import squarify

np.random.seed(0)  # 乱数を固定する

labels = ["A" * i for i in range(1, 5)]
sizes = [i * 10 for i in range(1, 5)]
colors = ["#%02x%02x%02x" % (i * 50, 0, 0) for i in range(1, 5)]

plt.figure(figsize=(5, 5))
squarify.plot(sizes, color=colors, label=labels)
plt.axis("off")
plt.show()

png

ポートフォリオを可視化する

持っている銘柄ごとの取得価格・現在価格のデータがあったとします。 そこから、finvizのようなヒートマップを作ってみます。

データを作成する

仮に、csvから以下のようなデータを読み込んだとします。

※ここに示しているのは架空のデータです

import pandas as pd

data = [
    ["PBR", 80.20, 130.00],
    ["GOOG", 1188.0, 1588.0],
    ["FLNG", 70.90, 230.00],
    ["ZIM", 400.22, 630.10],
    ["GOGL", 120.20, 90.90],
    ["3466\nラサールロジ", 156.20, 147.00],  # 日本語表示のテスト用
]

df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ["銘柄名", "取得価額", "現在の価額"]
df["評価損益"] = df["現在の価額"] - df["取得価額"]
df.head(6)
銘柄名取得価額現在の価額評価損益
0PBR80.20130.049.80
1GOOG1188.001588.0400.00
2FLNG70.90230.0159.10
3ZIM400.22630.1229.88
4GOGL120.2090.9-29.30
53466\nラサールロジ156.20147.0-9.20

ツリーマップの色を指定する

利益が出ている箇所を緑色、損が出ている箇所を赤色にします。

colors = []
percents = []
for p_or_l, oac in zip(df["評価損益"], df["取得価額"]):
    percent = p_or_l / oac * 100

    if p_or_l > 0:
        g = np.min([percent * 255 / 100 + 100, 255.0])
        color = "#%02x%02x%02x" % (0, int(g), 0)
        colors.append(color)
    else:
        r = np.min([-percent * 255 / 100 + 100, 255])
        color = "#%02x%02x%02x" % (int(r), 0, 0)
        colors.append(color)

    percents.append(percent)

print(df["銘柄名"].values)
print(colors)
print(percents)
['PBR' 'GOOG' 'FLNG' 'ZIM' 'GOGL' '3466\nラサールロジ']
['#00ff00', '#00b900', '#00ff00', '#00f600', '#a20000', '#730000']
[62.094763092269325, 33.670033670033675, 224.4005641748942, 57.43840887511868, -24.376039933444257, -5.8898847631241935]

ツリーマップを表示する

損益を色で表現し、損益の割合もツリーマップ上に表示してみます。 日本語が文字化けしていないのは冒頭で import japanize_matplotlib としているためです。

current_prices = [cp for cp in df["現在の価額"]]
labels = [
    f"{name}\n{np.round(percent, 2)}%".replace("-", "▼")
    for name, percent in zip(df["銘柄名"], percents)
]

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.rcParams["font.size"] = 18
squarify.plot(current_prices, color=colors, label=labels)
plt.axis("off")
plt.show()

png

キャッシュの表示を追加する

キャッシュの表示も追加してみます。色はグレーにします。

plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.rcParams["font.size"] = 18
squarify.plot(
    current_prices + [3500], color=colors + ["#ccc"], label=labels + ["キャッシュ"]
)
plt.axis("off")
plt.show()

png