エネルギーデータ可視化手法

1. サンキー図、サンキーチャート

エネルギー業界に関わる方でしたら、以下のような図を目にする機会は多いのではないでしょうか？これはサンキー図といいます。

引用元：The 2021 energy flow chart released by Lawrence Livermore National Laboratory details the sources of energy production, how Americans are using energy and how much waste exists. 

可視化方法は以下の記事にまとまっています。エネルギー収支やエネルギーの流れをまとめたいときは是非使ってみましょう。

サンキーチャートを作成するための10のベストウェブサイト

2. 滝グラフ、ウォーターフォールチャート

引用元：McKinsey & Company「日本の脱炭素化 - 2050年に向けた展望　直ちに着手すべき理由」

ウォーターフォールチャートの作成方法！使い方のコツから活用事例まで - まいにちdoda - はたらくヒントをお届け

3. 削減コスト曲線

以下のような限界曲線をみたこともあるのではないでしょうか。
太さ可変な棒グラフをエクセルで作るのは非常に複雑です。pythonでのコードを共有いたします。

引用元：McKinsey & Company「日本の脱炭素化 - 2050年に向けた展望　直ちに着手すべき理由」

def make_marginal_cost_curve(height_list,width_list,x_size,y_size,title="限界曲線",x_label="x",y_label="y"):
   df=pd.DataFrame()
   df["height"]=height_list
   df["width"]=width_list
   df_s = df.sort_values('height')
   height_list2=np.array(df_s["height"])
   width_list2=np.array(df_s["width"])
   
   x=[]
   num_=width_list2[0]/2
   for num in range(len(width_list2)):
       x.append(num_)
       try:
           num_=num_+width_list2[num]/2+width_list2[num+1]/2
       except:
           break
   x=np.array(x)
   
   # 棒グラフ自体の太さ
   def bar_width(width: int or float or tuple, name: str):
       fig, ax = plt.subplots(1, 1)
       fig.set_size_inches(x_size, y_size, forward=True)
       ax.set_title(title)
       ax.set_xlabel(x_label)
       ax.set_ylabel(y_label)
       ax.bar(
           x=x, height=height_list2, label='cost',
           width=width_list2,  # 棒グラフの太さ（xの間隔が1なので棒グラフはくっつく）
           color="white",
           edgecolor="black",  # 棒グラフの枠線の色
           linewidth=1,  # 棒グラフの枠線の太さ
       )
       ax.legend()
   #     ax.grid(which='major', ls='-')
   #     ax.grid(which='minor', ls='--', alpha=0.5)
       fig.savefig(f"bar_width_{name}.png")

   bar_width(
   #     width = np.array(general_df["累計削減量（0~100）"]),
       width = width_list2 ,
       name='each',
   )
   return

↓使い方とアウトプット例

height_list=[110,120,-34,-1000]
width_list=[1,2,3,4]
make_marginal_cost_curve(height_list,width_list,10,5)

私は再エネ研究者です。気軽に質問、コメントしてくれぃ！

エネルギー問題に取り組む人々にbig up👍