v0のPythonで日本語表示！ーGoogleサイトで作るグループウェア(196)ー
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①v0のPythonで日本語表示！
みなさんこんにちは。
v0使ってますか？
前回は、v0でもpythonが使えるようになったことをお伝えしました。
ただ、まだ吐き出すコードが不安定であり、日本語が文字化けしたり、色々な不都合がおきますが、今回はそれをプロンプトで修正していきます。
②一連のプロンプト
まず、前回使ったTESTS.CSVをv0に添付してください。その後、以下のプロンプトを実行します。
「Pythonでライブラリのインストールを分析コードの最初に入れてください。
最初にpipでjapanaize-matplotlibをインストールします。
CSVの文字コードはUTF8です。
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)を設定してください。
グラフを作成するコードを作って実行してくださいますか？」
そして、以下が出力されたパイソンコードです。
import sys
import subprocess
# 必要なライブラリをインストール
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "pandas", "matplotlib", "japanize-matplotlib", "requests"])
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import requests
from io import StringIO
# CSVファイルのURLを指定
url = "https://hebbkx1anhila5yf.public.blob.vercel-storage.com/TESTSS2-qMtJpgmG0JMoxe7K1vsCbJO0vA2DEN.csv"
# URLからCSVファイルの内容を取得
response = requests.get(url)
csv_content = response.content.decode('utf-8')
# CSVデータを読み込む
df = pd.read_csv(StringIO(csv_content))
# 日付列をdatetime型に変換
df['日付'] = pd.to_datetime(df['日付'])
# データの基本情報を表示
print(df.info())
print("\nデータの先頭5行:")
print(df.head())
# 科目ごとの平均点を計算
subject_avg = df.groupby('科目')['点数'].mean().sort_values(ascending=False)
# グラフの作成
plt.figure(figsize=(10, 6))
subject_avg.plot(kind='bar')
plt.title('科目別平均点')
plt.xlabel('科目')
plt.ylabel('平均点')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
# グラフを保存
plt.savefig('subject_average_scores.png')
print("\n科目別平均点のグラフを 'subject_average_scores.png' として保存しました。")
# 日付ごとの平均点の推移
daily_avg = df.groupby('日付')['点数'].mean()
plt.figure(figsize=(12, 6))
daily_avg.plot(kind='line', marker='o')
plt.title('日付ごとの平均点の推移')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('平均点')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
# グラフを保存
plt.savefig('daily_average_scores.png')
print("日付ごとの平均点の推移グラフを 'daily_average_scores.png' として保存しました。")
# 表示オプションを設定
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
# データフレームの表示
print("\n科目別平均点:")
print(subject_avg)
print("\n日付ごとの平均点:")
print(daily_avg)③足りない外部ライブラリのインストール
ライブラリのインストールを分析コードの最初に入れてください。
最初にpipでjapanaize-matplotlibをインストールします。
この部分が、matplotlibのグラフ上での文字化けを解消させる部分です。
足りない外部ライブラリをv0のpython実行環境にインストールさせます。
そして、以下のコードが出力されました。（コードは、その都度変わることがあります。不安定ですね・・・）
import sys
import subprocess
# 必要なライブラリをインストール
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "pandas", "matplotlib", "japanize-matplotlib", "requests"])④ライブラリのインポート
コードの最初のライブラリのインポートはこの部分です。japanize_matplotlibもきちんと動きます。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import requests
from io import StringIO⑤CSVファイルの読み込み
CSVの文字コードはUTF8です。
この部分がCSVをUTF-8で読み込ませる部分です。（Windowsの場合はShift-JISになるかもしれません。）
添付したTESTSS.csvのURLが作成され、UTF-8でデコードされ、pd.read_csvでデータフレーム型のdfに読み込まれます。
ちなみにデータフレームとは、表計算のシートのようにデータを一括で格納できる変数の型です。
データ分析が得意な言語は、データフレーム型を持っています。（R言語など）
# CSVファイルのURLを指定
url = "https://hebbkx1anhila5yf.public.blob.vercel-storage.com/TESTSS2-qMtJpgmG0JMoxe7K1vsCbJO0vA2DEN.csv"
# URLからCSVファイルの内容を取得
response = requests.get(url)
csv_content = response.content.decode('utf-8')
# CSVデータを読み込む
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_content))⑥Outputコンソールの文字化け対策
Outputで出力されるコンソール内の文字化け対策、実際にはpandasライブラリのデータフレーム内の日本語文字化け対策には、pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)を設定します。
# 表示オプションを設定
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)⑦グラフ作成
pltの部分でmatplotlib.pyplotライブラリでグラフを作成しています。
# グラフの作成
plt.figure(figsize=(10, 6))
subject_avg.plot(kind='bar')
plt.title('科目別平均点')
plt.xlabel('科目')
plt.ylabel('平均点')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()# 日付ごとの平均点の推移
daily_avg = df.groupby('日付')['点数'].mean()
plt.figure(figsize=(12, 6))
daily_avg.plot(kind='line', marker='o')
plt.title('日付ごとの平均点の推移')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('平均点')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()グラフの保存はpngで保存されています。保存場所は不明ですが一時ファイルの様です。
# グラフを保存
plt.savefig('subject_average_scores.png')
print("\n科目別平均点のグラフを 'subject_average_scores.png' として保存しました。")# グラフを保存
plt.savefig('daily_average_scores.png')
print("日付ごとの平均点の推移グラフを 'daily_average_scores.png' として保存しました。")⑧実行（Run Code)
まず、チャット画面のSTOPが消えてからRuncodeボタンを押してください。ただし最初はエラーになる可能性が高いので、再度Output画面のメニューの右側にあるRunを押して再実行してください。
うまくいくと、以下のような画面が出てきます。
まだ、エラーが起きやすいコードを吐きますので、その時は②のコードにまるっと入れ替えるとうまく動くはずです。
⑨おわりに
このように、v0の出力するパイソンコードはまだまだ不安定です。
とくに外部ライブラリのインストールと、必要なライブラリのインポートの部分のコード出力が安定せず、エラーが起きやすくなっています。
今回、グラフやコンソールの日本語文字化け問題もとりあえず解決できました。
これが安定してきたら、Reactと組み合わせることで、かなり強力なデータ分析Webアプリが作れるようになるでしょう。