0. 目次

Python のデータフレームを Web ページに表示（Dash を使用）

1. エグゼクティブサマリー

pandas と Dash を組み合わせることで，データフレームの Web ブラウザでの表示と操作を実現する方法を解説する．Iris データセット（アヤメの花のがく片と花弁の寸法を品種ごとにまとめた標準的な例題データ）を例として，データフレームの表示，散布図の作成，色分けによる視覚化の手法を段階的に説明する．各実装例では，ライブラリのインポート，データの読み込み，Web アプリケーションの構築，実行方法までを示す．

以下の3つの実装例を段階的に解説する．

【サイト内の関連ページ】

【関連する外部ページ】

2. Python 3.12 のインストール

本章では、Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法 1：winget によるインストール

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

方法 2：インストーラーによるインストール

  1. Python公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
  4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

以降の章では、必要に応じて題材に応じたソフトウェアを追加する。

3. Python の開発環境 Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定

本章では、Python の開発環境Visual Studio Code（プログラムを編集するソフトウェア。以下、VS Code）を整える。

[Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順

1. VS Code と拡張機能のインストール

以下のコマンドにより，既存の VS Code を削除し，全ユーザー共有の設定で再インストールしたうえで，拡張機能（VS Code に機能を追加するソフトウェア）をまとめて導入する．

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして，コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

インストールコマンド


REM ============================================================
REM Microsoft Visual Studio Code
REM ============================================================
winget uninstall -e --id Microsoft.VisualStudioCode --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
rmdir /s /q C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\Code" 2>nul
rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.vscode" 2>nul
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\vscode-update" 2>nul

REM VS Code をシステム領域に新規インストール
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudioCode -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM 全ユーザー共有の拡張機能フォルダ
mkdir C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
icacls "C:\ProgramData\vscode-extensions" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T

REM スタートメニューのショートカットを --extensions-dir 付きで再作成
rmdir /s /q "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code" 2>nul
del "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk" 2>nul
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); $lnk.TargetPath='C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe'; $lnk.Arguments='--extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\"'; $lnk.Save()"
REM ショートカットの検証
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); Write-Host 'TargetPath:' $lnk.TargetPath; Write-Host 'Arguments:' $lnk.Arguments"

REM ファイル / フォルダ右クリックの「Code で開く」を登録
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\*\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\Background\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%V\"" /f

REM --extensions-dir 付きで起動する code.cmd ラッパを作成
REM （%* を echo で書くと対話的 cmd で失われるため、PowerShell で [char]37+'*' を書き出す）
powershell -NoProfile -Command "$pct=[char]37; $q=[char]34; $c='@echo off'+[char]13+[char]10+$q+'C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd'+$q+' --extensions-dir '+$q+'C:\ProgramData\vscode-extensions'+$q+' '+$pct+'*'+[char]13+[char]10; [IO.File]::WriteAllText('C:\ProgramData\vscode-extensions\vscode.cmd',$c,[Text.Encoding]::ASCII)"

REM 拡張機能のインストール
set "CODE=C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd"
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot-chat
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.python
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.vscode-pylance
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.debugpy
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension saoudrizwan.claude-dev
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension rust-lang.rust-analyzer
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension tamasfe.even-better-toml
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension anthropic.claude-code
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension almenon.arepl
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --list-extensions --show-versions
echo === セットアップ完了 ===

2. Python インタプリタの選択

同一マシンに複数の Python がインストールされている場合，VS Code で使用する Python 本体（インタプリタ：Python プログラムを解釈・実行するソフトウェア）を選択する必要がある．

  1. コマンドパレット（コマンド名で機能を呼び出す VS Code の入力欄）を開く（Ctrl+Shift+P）
  2. Python: Select Interpreter と入力する
  3. 表示される一覧から，使用する Python（例：C:\Program Files\Python312\python.exe）を選択する．

以降の章では、必要に応じて題材に応じた必要なソフトウェアを追加する。

4. Python プログラム実行手順

[Windows での Python プログラム実行手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 実行手順（Visual Studio Codeを使用）

プログラムファイルの作成と保存

  1. 左サイドバーの「エクスプローラー」アイコン（Ctrl+Shift+E）をクリックする
  2. 「NO FOLDER OPENED」（作業対象フォルダが未選択の状態）と表示される場合は，「Open Folder」をクリックし，プログラムを保存するフォルダを選択する

    続いて「フォルダを信用するか」を確認する画面（フォルダ内のコードを実行してよいか確認する VS Code の仕組み）が表示されるので，チェックして Yes を選択する

  3. フォルダ名の右側に表示される「新しいファイル」アイコンをクリックする
  4. ファイル名（例：aitask.py．ファイル名は何でも良い）を入力し Enter を押す．拡張子は .py（Python ファイルを示す拡張子）とする
  5. 実行したいコードを選択し，Ctrl+C でコピーする．VS Code のエディタ領域に Ctrl+V で貼り付ける
  6. Ctrl+S で保存する

プログラムの実行

  1. エディタ右上の三角形「▷」アイコン（Run Python File：現在開いている Python ファイルを実行するボタン）をクリックする．または，エディタ上で右クリックし「ターミナルで Python ファイルを実行」を選択する
  2. VS Code 下部のターミナル（コマンドの入出力を表示する画面）に，実行結果（print 関数の出力等）が表示される
  3. tkinter（Python 標準の GUI ライブラリ）のファイル選択ダイアログを使うプログラムを実行した場合は，ダイアログが開くので対象画像を選択する
  4. VS Code 下部のターミナルで実行結果を確認する．OpenCV ウィンドウ（OpenCV が画像を表示するために開く専用ウィンドウ）が開いた場合はそちらも確認する．OpenCV ウィンドウは，マウスクリックでウィンドウをアクティブ（操作対象の状態）にしてからキーを押すと終了する

Dash および関連ライブラリのインストール [クリックして展開]

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

pip install -U --no-user dash pandas seaborn plotly

5. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）

5.1 プログラムファイルの準備

第7章のソースコードをテキストエディタ（Visual Studio Codeやメモ帳など）に貼り付け，hoge.py として保存する（文字コード：UTF-8）．

5.2 実行コマンド

コマンドプロンプトでファイルの保存先ディレクトリに移動し，以下を実行する．

python hoge.py

5.3 動作確認チェックリスト

確認項目期待される結果
プログラム起動時コマンドプロンプトに Dash の起動メッセージが表示される
localhost:8050（データフレーム表示）Iris データセットの表が表示される
localhost:8050（散布図表示）0列目と 1列目の散布図が表示される
localhost:8050（色付き散布図表示）0列目と 1列目の散布図が 4列目の値で色分けされて表示される

6. 概要・使い方・実行上の注意

Iris データセットの確認

本記事では Iris データセットを使用する．以下のプログラムでデータセットの内容を確認できる．

import pandas as pd
import seaborn as sns

X = sns.load_dataset('iris')
print(X)

データフレームの表示

Dash の DataTable コンポーネント（表形式のデータを Web ページ上に表示する部品）により，pandas データフレームを Web ブラウザ上に表形式で表示する．ソースコードは第7章の「データフレーム表示プログラム」に掲載している．

プログラムを実行し，Web ブラウザで localhost:8050 を開く．次の画面が表示されれば動作確認は完了である．

散布図の表示

Iris データセットの0列目と 1列目の散布図を表示する．dcc.Graph コンポーネント（グラフを描画する部品）と plotly.graph_objs（グラフの構成要素を作るモジュール）を使用する．ソースコードは第7章の「散布図表示プログラム」に掲載している．

【関連する外部ページ】 https://dash.plotly.com/

プログラムを実行し，Web ブラウザで localhost:8050 を開く．次の画面が表示されれば動作確認は完了である．

色付き散布図の表示

Iris データセットの0列目と 1列目の散布図を4列目の値で色分けして表示する．ソースコードは第7章の「色付き散布図表示プログラム」に掲載している．

【関連する外部ページ】 https://dash.plotly.com/

プログラムを実行し，Web ブラウザで localhost:8050 を開く．次の画面が表示されれば動作確認は完了である．

7. ソースコード

データフレーム表示プログラム

次のコードを実行（メモ帳を用いる場合は a.py のようなファイル名で保存して実行）する．

# -*- coding: utf-8 -*-
from dash import Dash, html, dash_table
import pandas as pd
import seaborn as sns

X = sns.load_dataset('iris')

app = Dash(__name__, external_stylesheets=['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'])

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Iris DataSet'),
    html.Div(children='Iris DataSet Display'),
    dash_table.DataTable(
        id='table',
        columns=[{"name": i, "id": i} for i in X.columns],
        data=X.to_dict("records"),
        page_size=20,
        sort_action="native"
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run()

散布図表示プログラム

次のコードを実行（メモ帳を用いる場合は a.py のようなファイル名で保存して実行）する．

# -*- coding: utf-8 -*-
from dash import Dash, html, dcc
import pandas as pd
import seaborn as sns
import plotly.graph_objs as go

X = sns.load_dataset('iris')

app = Dash(__name__, external_stylesheets=['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'])

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Iris DataSet'),
    html.Div(children='Iris DataSet Display'),
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                go.Scatter(
                    x=X.iloc[:,0],
                    y=X.iloc[:,1],
                    mode='markers',
                    marker={'size': 10, 'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}}
                )
            ],
            'layout': {'title': 'Iris DataSet Graph'}
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run()

色付き散布図表示プログラム

次のコードを実行（メモ帳を用いる場合は a.py のようなファイル名で保存して実行）する．

# -*- coding: utf-8 -*-
from dash import Dash, html, dcc
import pandas as pd
import seaborn as sns
import plotly.graph_objs as go

X = sns.load_dataset('iris')

app = Dash(__name__, external_stylesheets=['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'])

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Iris DataSet'),
    html.Div(children='Iris DataSet Display'),
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                go.Scatter(
                    x=X[X.iloc[:,4]==i].iloc[:,0],
                    y=X[X.iloc[:,4]==i].iloc[:,1],
                    mode='markers',
                    marker={'size': 10, 'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}},
                    opacity=0.5,
                    name=i
                ) for i in X.iloc[:,4].unique()
            ],
            'layout': {'title': 'Iris DataSet Graph'}
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run()

8. まとめ

pandas と Dash の連携

pandas と Dash を組み合わせることで，データフレームの Web ブラウザでの表示と操作を実現できる．

DataTable によるデータフレーム表示

Dash の DataTable コンポーネントにより，pandas データフレームを Web ブラウザ上に表形式で表示できる．ページングやソート機能も利用可能である．

散布図の作成

dcc.Graph と plotly.graph_objs の Scatter により，データフレームの任意の列を指定した散布図を表示できる．

色分けによる視覚化

特定の列の値ごとに異なる色でプロットすることで，カテゴリごとのデータ分布を視覚的に把握できる．

段階的な実装

データフレームの表示から，散布図の作成，色分けによる視覚化へと段階的に進めることで，Dash による Web アプリケーション構築の手法を体系的に理解できる．