からっぽのしょこ

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ハロプログループのメンバー数のバーチャートレースを作ってみた

はじめに

 ハロー!プロジェクトの歴史を可視化しようシリーズ(仮)です。
 この記事では、各グループ・ユニットのメンバー数の推移をバーチャートレースにします。

【目次】

メンバー数の推移の可視化

 ハロー!プロジェクトのグループ・ユニットのメンバー数の推移をバーチャートレースで可視化します。

 次のパッケージを利用します。

# 利用パッケージ
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(gganimate)

 この記事では、基本的にパッケージ名::関数名()の記法を使うので、パッケージを読み込む必要はありません。
 ただし、パイプ演算子%>%を使うためmagrittrと、作図コードがごちゃごちゃしないようにパッケージ名を省略するためggplot2は読み込む必要があります。

データの読込

 次のページのデータを利用します。

github.com

 GitHub上のcsvデータをRから読み込めたらよかったのですがやり方が分からなかったので、ダウンロードしてローカルフォルダに保存しておきます。

 保存先のフォルダパスを指定します。

# フォルダパスを指定
dir_path <- "data/HP_DB-main/"

 ファイルの読み込み時にファイル名を結合する(ファイルパスにする)ので、末尾を/にしておきます。

 グループ・ユニットの情報を読み込みます。

# グループ一覧を読み込み
group_df <- readr::read_csv(
  file = paste0(dir_path, "group.csv"), 
  col_types = readr::cols(
    groupID = "i", 
    groupName = "c", 
    formDate = readr::col_date(format = "%Y/%m/%d"), 
    dissolveDate = readr::col_date(format = "%Y/%m/%d"), 
    isUnit = "l"
  )
) %>% 
  dplyr::arrange(groupID, formDate) # 昇順に並び替え
group_df
## # A tibble: 60 x 5
##    groupID groupName          formDate   dissolveDate isUnit
##      <int> <chr>              <date>     <date>       <lgl> 
##  1       1 モーニング娘。     1997-09-14 2013-12-31   FALSE 
##  2       1 モーニング娘。 '14 2014-01-01 2014-12-31   FALSE 
##  3       1 モーニング娘。 '15 2015-01-01 2015-12-31   FALSE 
##  4       1 モーニング娘。 '16 2016-01-01 2016-12-31   FALSE 
##  5       1 モーニング娘。 '17 2017-01-01 2017-12-31   FALSE 
##  6       1 モーニング娘。 '18 2018-01-01 2018-12-31   FALSE 
##  7       1 モーニング娘。 '19 2019-01-01 2019-12-31   FALSE 
##  8       1 モーニング娘。 '20 2020-01-01 2020-12-31   FALSE 
##  9       1 モーニング娘。 '21 2021-01-01 2021-12-31   FALSE 
## 10       1 モーニング娘。 '22 2022-01-01 NA           FALSE 
## # ... with 50 more rows

 group.csvは、グループID・グループ名・結成日・解散日・ユニットかどうかの5列のcsvファイルです。改名グループであれば結成日・解散日は改名日を表し、現在活動中であれば解散日が欠損値になります。
 例えば、「モーニング娘。とモーニング娘。'14」「スマイレージとアンジュルム」「カントリー娘。とカントリー・ガールズ」は同一のグループとして共通のグループIDを持ちます。よって、groupID列の値は重複し、groupName列の値(文字列)は重複しません。

 メンバーの加入日・卒業日の情報を読み込みます。

# 加入・卒業日一覧を読み込み
join_df <- readr::read_csv(
  file = paste0(dir_path, "join.csv"), 
  col_types = readr::cols(
    memberID = "i", 
    groupID = "i", 
    joinDate = readr::col_date(format = "%Y/%m/%d"), 
    gradDate = readr::col_date(format = "%Y/%m/%d")
  )
) %>% 
  dplyr::arrange(joinDate, memberID, groupID) # 昇順に並び替え
join_df
## # A tibble: 514 x 4
##    memberID groupID joinDate   gradDate  
##       <int>   <int> <date>     <date>    
##  1        1       1 1997-09-14 2001-04-15
##  2        2       1 1997-09-14 2000-01-07
##  3        3       1 1997-09-14 2005-01-30
##  4        4       1 1997-09-14 2004-01-25
##  5        5       1 1997-09-14 1999-04-18
##  6        7       1 1998-05-03 2003-05-05
##  7        8       1 1998-05-03 2005-04-14
##  8        9       1 1998-05-03 2000-05-21
##  9        2       2 1998-10-18 2000-01-07
## 10        3       2 1998-10-18 2002-09-23
## # ... with 504 more rows

 join.csvは、メンバーID・グループID・加入日・卒業日の4列のcsvファイルです。現在活動中であれば卒業日が欠損値になります。
 group.csvとjoin.csvのグループIDは対応しています。

 この2つのデータを利用して、各グループの月ごとのメンバー数を集計します。

期間の指定

 アニメーションとしてグラフ化する期間を指定して、データの受け皿となるデータフレームを作成します。

受け皿の作成

 アニメーション化する期間を指定します。

# 期間を指定
date_from <- "1997-09-01"
date_to   <- "2022-05-07"
#date_to   <- lubridate::today()

 開始日をdate_from、終了日をdate_toとして期間を指定します。文字列でyyyy-mm-ddyyyy/mm/ddyyyymmddなどと指定できます。現在の日付を使う場合は、today()で設定します。

 開始日を日付データに変換しておきます。

# 月初めのDate型に変換
date_from <- date_from %>% 
  lubridate::as_date() %>% # Date型に変換
  lubridate::floor_date(unit = "mon") # 月単位に切り捨て

 後々使いやすくするために、文字列型で指定した開始日を、as_date()でDate型に変換し、さらにfloor_date()unit引数に"mon"を指定して月初の日付にして(日にちを切り捨てて)おきます。

 集計に利用する期間内の全ての月を持つベクトルを作成します。

# 月ベクトルを作成
date_vec <- seq(
  from = lubridate::as_date("1997-09-01"), # 一番古い月で固定
  to = date_to %>% 
    lubridate::as_date() %>% 
    lubridate::floor_date(unit = "mon"), 
  by = "mon"
)
date_vec[1:5]
## [1] "1997-09-01" "1997-10-01" "1997-11-01" "1997-12-01" "1998-01-01"

 seq()で、第1引数fromから第2引数toまでのベクトルを作成します。第3引数by"mon"を指定すると、1か月間隔のベクトルを作成します。
 こちらも、引数に指定する値を月初のDate型に変換して使います。また集計の都合上、データベースの一番古い月(またはそれより前の月)にしておく必要があります。

 「集計期間内の月」と「グループID」の全ての組み合わせ持つデータフレームを作成します。

# グループ数を取得
group_size <- max(group_df[["groupID"]])

# 月データフレームを作成
date_df <- tibble::tibble(
  date = rep(date_vec, each = group_size), 
  groupID = rep(1:group_size, times = length(date_vec))
)
date_df
## # A tibble: 13,068 x 2
##    date       groupID
##    <date>       <int>
##  1 1997-09-01       1
##  2 1997-09-01       2
##  3 1997-09-01       3
##  4 1997-09-01       4
##  5 1997-09-01       5
##  6 1997-09-01       6
##  7 1997-09-01       7
##  8 1997-09-01       8
##  9 1997-09-01       9
## 10 1997-09-01      10
## # ... with 13,058 more rows

 月のベクトルdate_vecとグループIDのベクトル1:group_sizeの要素をそれぞれrep()で複製します。
 date_vecは、each引数にgroup_sizeを指定して、各要素をグループ数ずつ複製します。1:group_sizeは、times引数にlength(date_vec)を指定して、ベクトル全体を月と同じ数だけ繰り返して複製します。

 このデータフレームにグループ名とメンバー数の情報を追加します。

演出用の処理

 集計を行う前に、アニメーションの演出用のデータフレームを作成します。

改名グループの対応データ

 各フレーム(各グラフ・各月)に応じてグループ名のラベルを変更するために、月とグループ名とを対応するデータフレームを作成します。

 「期間内の全ての月」と「各月におけるグループ名」のデータフレームを作成します。

# 月・グループID・グループ名の対応表を作成
group_name_df <- group_df %>% 
  dplyr::mutate(
    formDate = formDate %>% 
      lubridate::floor_date(unit = "mon"), 
    dissolveDate = dissolveDate %>% 
      dplyr::if_else(
        condition = is.na(.), 
        true = lubridate::today(), 
        false = dissolveDate
        ) %>% # 現在活動中なら現在の日付
      lubridate::floor_date(unit = "mon"), 
    n = lubridate::interval(start = formDate, end = dissolveDate) %>% 
      lubridate::time_length(unit = "mon") + 1
  ) %>% # 月単位に切り捨てて月数をカウント
  tidyr::uncount(n) %>% # 月数に応じて行を複製
  dplyr::group_by(groupName) %>% # 行番号用にグループ化
  dplyr::mutate(idx = dplyr::row_number()) %>% # 行番号を割り当て
  dplyr::group_by(groupName, idx) %>% # 1か月刻みの値の作成用にグループ化
  dplyr::mutate(date = seq(from = formDate, to = dissolveDate, by = "mon")[idx]) %>% # 複製した行を1か月刻みの値に変更
  dplyr::group_by(date, groupID) %>% # 重複の除去用にグループ化
  dplyr::slice_max(formDate) %>% # 重複する場合は新しい方を抽出
  dplyr::ungroup() %>% # グループ化を解除
  dplyr::select(date, groupID, groupName) %>% # 利用する列を選択
  dplyr::arrange(date, groupID) # 昇順に並べ替え
group_name_df
## # A tibble: 3,240 x 3
##    date       groupID groupName     
##    <date>       <int> <chr>         
##  1 1997-09-01       1 モーニング娘。
##  2 1997-10-01       1 モーニング娘。
##  3 1997-11-01       1 モーニング娘。
##  4 1997-12-01       1 モーニング娘。
##  5 1998-01-01       1 モーニング娘。
##  6 1998-02-01       1 モーニング娘。
##  7 1998-03-01       1 モーニング娘。
##  8 1998-04-01       1 モーニング娘。
##  9 1998-05-01       1 モーニング娘。
## 10 1998-06-01       1 モーニング娘。
## # ... with 3,230 more rows

 group_dfは、グループ名groupNameと結成日(改名日)formDate・解散日(次の改名日)dissolveDateの情報を持ちます。
 そこで、グループ名ごとに、結成月から解散月(または現在の月)までの全ての月を作成します。

 formDate, dissolveDate列をfloor_date()で結成月と解散月にします。ただし、解散前のグループであれば解散日がNAなので、today()で現在の日付に変更します。
 結成月から解散月までの月数を、interval()time_length()を使って求めて、n列とします。解散月 - 結成月が求まるので+ 1します。
 uncount()n列の値と同じ行数に複製します。
 ここまでで、グループ名ごとに、その名前だった月数に応じて行(データ)が複製されました。続いて、1か月間隔の値を設定します。

 複製した行にrow_number()で行番号を割り当てて、idx列とします。
 結成月から解散月までの月ベクトルをseq()で作成して、行番号に対応する要素を取り出して、date列とします。
 改名日が月の途中だと月(date列の値)が重複するので、slice_max()で新しい方の行(データ)を抽出します。

結成前月と解散月のデータ

 バーの変化を強調するために、結成1か月前と解散月のデータ(メンバー数が0のデータ)を作成します。

 グループごとの「結成1か月前と解散月」のデータフレームを作成します。

# 結成前月・解散月のデータを作成
member_0_df <- group_df %>% 
  dplyr::group_by(groupID) %>% # 日付の再設定用にグループ化
  dplyr::mutate(dissolveDate = dplyr::lead(dissolveDate, n = max(dplyr::n())-1)) %>% # 最後の行を1行目にズラす
  dplyr::slice_head(n = 1) %>% # 1行目を抽出
  dplyr::ungroup() %>% # グループ化を解除
  dplyr::mutate(
    formDate = formDate %>% 
      lubridate::rollback() %>% # 結成1か月前に変更
      lubridate::floor_date(unit = "mon"), 
    dissolveDate = dissolveDate %>% 
      lubridate::floor_date(unit = "mon")
  ) %>% # 月単位に切り捨て
  tidyr::pivot_longer(
    cols = c(formDate, dissolveDate), 
    names_to = "date_type", 
    values_to = "date"
  ) %>% # 結成前月・解散月を同じ列に変形
  dplyr::select(date, groupID) %>% # 利用する列を選択
  dplyr::filter(!is.na(date)) %>% # 現在活動中のグループの解散月を除去
  tibble::add_column(member_n = 0) %>% # メンバー数(0人)を追加
  dplyr::arrange(date, groupID) # 昇順に並び替え
member_0_df
## # A tibble: 77 x 3
##    date       groupID member_n
##    <date>       <int>    <dbl>
##  1 1997-08-01       1        0
##  2 1998-09-01       2        0
##  3 1999-01-01       3        0
##  4 1999-02-01       4        0
##  5 1999-03-01       5        0
##  6 1999-07-01       7        0
##  7 1999-09-01       6        0
##  8 2000-05-01       8        0
##  9 2000-06-01       9        0
## 10 2000-10-01       3        0
## # ... with 67 more rows

 group_dfformDate, dissolveDate列は、改名したグループだと、最初の行は「結成日・改名日」、途中の行は「改名日・改名日」、最後の行は「改名日・解散日」になります。
 そこで、グループごとに、formDate列の最初の値とdissolveDate列の最後の値を取り出して、「結成日・解散日」にします。

 dissolveDate列の最後の行の値が最初の行に来るように、lead()でズラします。ズラす行数の引数nに、行数 - 1の値を指定します。行数はn()で得られますが行数分の値が返ってくるので、max()で1つの値にして使います。
 必要な値を最初の行にまとめられたので、slice_head()で最初の行のみ取り出します。
 続いて、次で作成する集計データと対応するようにデータフレームを変形します。

 結成日と解散日をfloor_date()で月初の値にします。その際に、rollback()で結成月の1か月前にします。
 pivot_longer()で結成前月と解散月の列をまとめて、date列とします。その際に、結成か解散かを表す列をdate_type列としますが、この列は使いません。
 結成前と解散後はメンバー数が0なので、値が全て0member_n列を作成します。
 現在活動中のグループの解散月はNAなので、is.na()を使って取り除きます。

 演出用の2つのデータフレームを用意できました。次の集計処理にそれぞれ利用します。

メンバー数の集計

 メンバー数を集計して、多い順にランキングを付けます。

メンバー数の順位付け

 各月における「メンバー数」と「順位」のデータフレームを作成します。

# メンバー数を集計してランク付け
rank_df <- join_df %>% 
  dplyr::mutate(
    joinDate = lubridate::floor_date(joinDate, unit = "mon"), 
    gradDate = lubridate::floor_date(gradDate, unit = "mon")
  ) %>% # 月単位に切り捨て
  tidyr::pivot_longer(
    cols = c(joinDate, gradDate), 
    names_to = "date_type", 
    values_to = "date"
  ) %>% # 加入月・卒業月を同じ列に変形
  dplyr::group_by(date, groupID, date_type) %>% # カウント用にグループ化
  dplyr::count(name = "n") %>% # 変動数をカウント
  dplyr::ungroup() %>% # グループ化を解除
  dplyr::left_join(date_df, ., by = c("date", "groupID")) %>% # 全期間に統合
  tidyr::pivot_wider(
    names_from = date_type, 
    values_from = n, 
    values_fill = 0
  ) %>% # 加入数・卒業数を別の列に変形
  dplyr::select(date, groupID, join_n = joinDate, grad_n = gradDate) %>% # 利用する列を選択
  dplyr::group_by(groupID) %>% # 在籍数の集計用にグループ化
  dplyr::mutate(member_n = cumsum(join_n - grad_n)) %>% # 在籍数を集計
  dplyr::ungroup() %>% # グループ化を解除
  dplyr::filter(member_n > 0) %>% # 活動中のグループを抽出
  dplyr::select(date, groupID, member_n) %>% # 利用する列を選択
  dplyr::bind_rows(member_0_df) %>% # 在籍なし期間を結合
  dplyr::arrange(date, groupID) %>% # ランク付け用に並べ替え
  dplyr::group_by(date) %>% # ランク付け用にグループ化
  dplyr::mutate(ranking = dplyr::row_number(-member_n)) %>% # ランキング列を追加
  dplyr::ungroup() %>% # グループ化を解除
  dplyr::left_join(group_name_df, by = c("date", "groupID")) %>% # グループ名列を追加
  dplyr::mutate(
    groupID = as.factor(groupID), 
    groupName = tidyr::replace_na(groupName, replace = " ")
  ) %>% # 作図用に変換
  dplyr::select(date, groupID, groupName, member_n, ranking) %>% # 列を並べ替え
  dplyr::filter(date >= date_from, date <= max(date_vec)) %>% # 期間内のデータを抽出
  dplyr::arrange(date, ranking) # 昇順に並び替え
rank_df
## # A tibble: 3,209 x 5
##    date       groupID groupName      member_n ranking
##    <date>     <fct>   <chr>             <dbl>   <int>
##  1 1997-09-01 1       モーニング娘。        5       1
##  2 1997-10-01 1       モーニング娘。        5       1
##  3 1997-11-01 1       モーニング娘。        5       1
##  4 1997-12-01 1       モーニング娘。        5       1
##  5 1998-01-01 1       モーニング娘。        5       1
##  6 1998-02-01 1       モーニング娘。        5       1
##  7 1998-03-01 1       モーニング娘。        5       1
##  8 1998-04-01 1       モーニング娘。        5       1
##  9 1998-05-01 1       モーニング娘。        8       1
## 10 1998-06-01 1       モーニング娘。        8       1
## # ... with 3,199 more rows

 join_dfには、各メンバーの加入日joinDateと卒業日gradDateの情報を持ちます。

 joinDate, gradDate列をfloor_date()で加入月と卒業月にします。
 pivot_longer()で加入月と卒業月の列をまとめて、date列とします。また、加入か卒業かを表す列をdate_type列とします。
 月ごとの加入数と卒業数をcount()でカウントし、n列とします。

 ここまでは、変動があった月のデータのみです。left_join()で「全ての月のデータdate_df」に結合します。
 変動数の列npivot_wider()で加入数と卒業数の列join_n, grad_nに分割します。values_fill引数に0を指定すると欠損値(変動がなかった月の値)が0になります。
 加入数から卒業数を引いて、cumsum()で累積和を計算して、各月におけるメンバー数member_n列とします。
 結成前や解散後は値が0になるので、filter()で削除します。

 活動期間中のデータのみになりました。bind_rows()で「結成前月と解散月のデータmember_0_df」と結合します。
 row_number()でメンバー数に応じて順位を付けて、ranking列とします。昇順に通し番号が割り当てられるので、-を付けて大小関係を反転させます。

 ここまでで、必要な値を集計できました。続いて、作図用の処理を行います。
 left_join()で「グループ名の情報group_name_df」を結合します。
 色分け用にグループIDを因子型に変換します。結成前月ではグループ名が欠損値になるので、空白(半角スペース)に置換します。
 指定した描画期間の行(データ)を抽出します。

 以上で、必要なデータを得られました。次は、作図を行います。

バーチャートレースの作成

 メンバー数の推移を2種類のバーチャートレースで可視化します。バーチャートレースの作図については「【R】バーチャートレースのアニメーションの作図【gganimate】 - からっぽのしょこ」を参照してください。

 フレームに関する値を指定します。

# 遷移フレーム数を指定
t <- 8

# 一時停止フレーム数を指定
s <- 2

# 1秒間に表示する月数を指定:(値が大きいと意図した通りにならない)
mps <- 2.5

# フレーム数を取得
n <- length(unique(rank_df[["date"]]))
n
## [1] 297

 現月と次月のグラフを繋ぐアニメーションのフレーム数をtとして、整数を指定します。
 各月のグラフで一時停止するフレーム数をsとして、整数を指定します。
 基本となるフレーム数(月の数)をnとします。

 バーチャートレースを作成します。1つ目は、y軸を最大値で固定して描画します。

# バーチャートレースを作成:(y軸固定)
anim <- ggplot(rank_df, aes(x = ranking, y = member_n, fill = groupID, color = groupID)) + 
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.9, alpha = 0.8) + # メンバー数のバー
  geom_text(aes(y = 0, label = paste(groupName, " ")), hjust = 1) + # グループ名のラベル
  geom_text(aes(y = 0, label = paste(" ", round(member_n))), hjust = 0, color = "white") + # メンバー数のラベル
  gganimate::transition_states(states = date, transition_length = t, state_length = s, wrap = FALSE) + # フレーム
  gganimate::ease_aes("cubic-in-out") + # アニメーションの緩急
  theme(
    axis.title.y = element_blank(), # y軸のラベル
    axis.text.y = element_blank(), # y軸の目盛ラベル
    #panel.grid.major.x = element_line(color = "grey", size = 0.1), # x軸の主目盛線
    panel.grid.major.y = element_blank(), # y軸の主目盛線
    panel.grid.minor.x = element_blank(), # x軸の補助目盛線
    panel.grid.minor.y = element_blank(), # y軸の補助目盛線
    panel.border = element_blank(), # グラフ領域の枠線
    #panel.background = element_blank(), # グラフ領域の背景
    plot.title = element_text(color = "black", face = "bold", size = 20, hjust = 0.5), # 全体のタイトル
    plot.subtitle = element_text(color = "black", size = 15, hjust = 0.5), # 全体のサブタイトル
    plot.margin = margin(t = 10, r = 20, b = 10, l = 125, unit = "pt"), # 全体の余白
    legend.position = "none" # 凡例の表示位置
  ) + # 図の体裁
  coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) + # 軸の入れ変え
  scale_x_reverse(breaks = 1:max(rank_df[["ranking"]])) + # x軸を反転
  labs(title = "ハロプログループのメンバー数の推移", 
       subtitle = "{lubridate::year(closest_state)}年{lubridate::month(closest_state)}月", # ラベル
       y = "メンバー数", 
       caption = "データ:「https://github.com/xxgentaroxx/HP_DB」") # ラベル


 animate()でgif画像を作成します。

# gif画像を作成
g <- gganimate::animate(
  plot = anim, 
  nframes = n*(t+s), fps = (t+s)*mps, 
  width = 900, height = 600
)
g

 plot引数にグラフ、nframes引数にフレーム数、fps引数に1秒当たりのフレーム数を指定します。

 (ファイルサイズの上限は越えてないんだけどアップロードできなかったので完成例は省略します。)

 anim_save()でgif画像を保存します。

# gif画像を保存
gganimate::anim_save(filename = "output/MemberNum.gif", animation = g)

 filename引数にファイルパス("(保存する)フォルダ名/(作成する)ファイル名.gif")、animation引数に作成したgif画像を指定します。

 動画を作成する場合は、renderer引数を指定します。

# 動画を作成と保存
m <- gganimate::animate(
  plot = anim, 
  nframes = n*(t+s), fps = (t+s)*mps, 
  width = 900, height = 600, 
  renderer = gganimate::av_renderer("output/MemberNum.mp4")
)

 renderer引数に、レンダリング方法に応じた関数を指定します。この例では、av_renderer()を使います。
 av_renderer()file引数に保存先のファイルパス("(保存する)フォルダ名/(作成する)ファイル名.mp4")を指定します。

 (記事に動画を貼れないのでこれで代用します。)

 2つ目は、グラフごとにy軸の範囲が変化します。

# バーチャートレースを作成:(y軸可変)
anim <- ggplot(rank_df, aes(x = ranking, y = member_n, fill = groupID, color = groupID)) + 
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.9, alpha = 0.8) + # メンバー数のバー
  geom_text(aes(y = 0, label = paste(groupName, " ")), hjust = 1) + # グループ名のラベル
  geom_text(aes(label = paste(" ", round(member_n), "人")), hjust = 0) + # メンバー数のラベル
  gganimate::transition_states(states = date, transition_length = t, state_length = s, wrap = FALSE) + # フレーム
  gganimate::ease_aes("cubic-in-out") + # アニメーションの緩急
  theme(
    axis.title.x = element_blank(), # x軸のラベル
    axis.title.y = element_blank(), # y軸のラベル
    axis.text.x = element_blank(), # x軸の目盛ラベル
    axis.text.y = element_blank(), # y軸の目盛ラベル
    axis.ticks.x = element_blank(), # x軸の目盛指示線
    axis.ticks.y = element_blank(), # y軸の目盛指示線
    panel.grid.major.x = element_line(color = "grey", size = 0.1), # x軸の主目盛線
    panel.grid.major.y = element_blank(), # y軸の主目盛線
    panel.grid.minor.x = element_blank(), # x軸の補助目盛線
    panel.grid.minor.y = element_blank(), # y軸の補助目盛線
    panel.border = element_blank(), # グラフ領域の枠線
    panel.background = element_blank(), # グラフ領域の背景
    plot.title = element_text(color = "black", face = "bold", size = 20, hjust = 0.5), # 全体のタイトル
    plot.subtitle = element_text(color = "black", size = 15, hjust = 0.5), # 全体のサブタイトル
    plot.margin = margin(t = 10, r = 40, b = 10, l = 130, unit = "pt"), # 全体の余白
    legend.position = "none" # 凡例の表示位置
  ) + # 図の体裁
  coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) + # 軸の入れ変え
  scale_x_reverse() + # x軸を反転
  gganimate::view_follow(fixed_x = TRUE) + # 表示範囲の調整
  labs(title = "ハロプログループのメンバー数の推移", 
       subtitle = "{lubridate::year(closest_state)}年{lubridate::month(closest_state)}月", 
       caption = "データ:「https://github.com/xxgentaroxx/HP_DB」") # ラベル

 y軸(横軸)を可変にすると、月ごとに正規化されたようなグラフになります。

 mp4ファイルを作成します。


月を指定して作図

 最後に、指定した月のメンバー数のグラフを作成します。

# 月を指定
date_val <- "2021-05-01"

# 棒グラフを作成
rank_df %>% 
  dplyr::filter(date == lubridate::as_date(date_val)) %>% 
  ggplot(aes(x = ranking, y = member_n, fill = groupID, color = groupID)) + 
  geom_bar(stat = "identity", width = 0.9, alpha = 0.8) + # メンバー数のバー
  geom_text(aes(y = 0, label = paste(groupName, " ")), hjust = 1) + # グループ名のラベル
  geom_text(aes(y = 0, label = paste(" ", round(member_n), "人")), hjust = 0, color = "white") + # メンバー数のラベル
  theme(
    axis.title.y = element_blank(), # y軸のラベル
    axis.text.y = element_blank(), # y軸の目盛ラベル
    #panel.grid.major.x = element_line(color = "grey", size = 0.1), # x軸の主目盛線
    panel.grid.major.y = element_blank(), # y軸の主目盛線
    panel.grid.minor.x = element_blank(), # x軸の補助目盛線
    panel.grid.minor.y = element_blank(), # y軸の補助目盛線
    panel.border = element_blank(), # グラフ領域の枠線
    #panel.background = element_blank(), # グラフ領域の背景
    plot.title = element_text(color = "black", face = "bold", size = 20, hjust = 0.5), # 全体のタイトル
    plot.subtitle = element_text(color = "black", size = 15, hjust = 0.5), # 全体のサブタイトル
    plot.margin = margin(t = 10, r = 20, b = 10, l = 125, unit = "pt"), # 全体の余白
    legend.position = "none" # 凡例の表示位置
  ) + # 図の体裁
  coord_flip(clip = "off", expand = FALSE) + # 軸の入れ変え
  scale_x_reverse(breaks = 1:max(rank_df[["ranking"]])) + # x軸を反転
  labs(title = "ハロプログループのメンバー数", 
       subtitle = paste0(lubridate::year(date_val), "年", lubridate::month(date_val), "月時点"), # ラベル
       y = "メンバー数", 
       caption = "データ:「https://github.com/xxgentaroxx/HP_DB」") # ラベル

メンバー数のグラフ


 以上で、メンバー数の推移を可視化できました。

おわりに

 コードがごちゃごちゃしててすぐに忘れそうなので自分用のメモです。purrrを使えるともう少し上手く処理できるのかもしれませんが、今の私ではこれが限界です。℃-uteの℃が豆腐化してるのもなんとかしたいけど力尽きました…
 それと、はてなブログにいい感じに(少しファイルサイズの大きい)gifファイルとmp4ファイルを貼る方法がないものか…YouTube始めるかぁ。

 データベースの整備に感謝しつつ、他にもいくつかやっていきます。

 さて、2022年5月7日は元モーニング娘。の佐藤優樹さんのお誕生日です!おめでとうございます!

 私はこの曲をきっかけにまーちゃんとモーニング娘。とハロプロにハマりました。出会えて良かった。