データ可視化を極める！Matplotlibで魅せるテーブル作成テクニック

2025-05-31

`add_cell()` の基本的な説明

add_cell() メソッドは、指定された行と列に新しいセルを作成し、そのセルをテーブルに追加します。

書式
Table.add_cell(row, col, width, height, *args, **kwargs)

主な引数

*args, **kwargs: これらの引数は、新しく作成される Cell オブジェクトに渡されます。これには、セルの見た目や内容を制御するための様々なオプションが含まれます。よく使われるものとしては以下のようなものがあります。
- text: セル内に表示するテキスト（文字列）。
- facecolor: セルの背景色。
- edgecolor: セルの境界線の色。
- loc: セル内のテキストの配置（'left', 'center', 'right'）。
- visible_edges: 表示する境界線 ('closed', 'open', 'horizontal', 'vertical', または 'BRTL' の部分文字列)。
height: セルの高さ。
width: セルの幅。
col: セルを追加したい列のインデックス（整数）。0から始まります。
row: セルを追加したい行のインデックス（整数）。0から始まります。

戻り値

新しく作成された matplotlib.table.Cell オブジェクトが返されます。

`add_cell()` の使い方

通常、matplotlib.table.Table オブジェクトは、plt.table() または Axes.add_table() を使って作成されます。add_cell() は、より細かくテーブルのセルを制御したい場合や、動的にセルを追加したい場合に使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Table

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_axis_off() # 軸を非表示にする

# Tableオブジェクトを作成
# ここでは、初期状態では空のテーブルを作成します
table = Table(ax, bbox=[0, 0, 1, 1]) # bboxでテーブルの表示範囲を設定

# セルを個別に追加
# (行, 列, 幅, 高さ, テキスト, 背景色, ... )
cell1 = table.add_cell(0, 0, 0.2, 0.1, text='Header 1', facecolor='lightgray', loc='center')
cell2 = table.add_cell(0, 1, 0.2, 0.1, text='Header 2', facecolor='lightgray', loc='center')
cell3 = table.add_cell(1, 0, 0.2, 0.1, text='Data A', facecolor='white', loc='left')
cell4 = table.add_cell(1, 1, 0.2, 0.1, text='123', facecolor='white', loc='right')
cell5 = table.add_cell(2, 0, 0.2, 0.1, text='Data B', facecolor='white', loc='left')
cell6 = table.add_cell(2, 1, 0.2, 0.1, text='456', facecolor='white', loc='right')

# 必要に応じて、セルの幅や高さを自動調整
table.auto_set_column_width(col=[0, 1])
table.auto_set_font_size(False) # フォントサイズの自動調整を無効にする場合はFalse
table.set_fontsize(10) # フォントサイズを設定

# テーブルをグラフに追加
ax.add_table(table)

plt.show()

Table クラスと add_cell() メソッド:
- より詳細なカスタマイズが必要な場合（例えば、特定のセルの色だけを変えたい、一部のセルだけを表示したい、不規則な形状のテーブルを作成したいなど）に利用します。
- セルの位置やサイズ、個別のテキスト、背景色、境界線などを細かく設定できます。
plt.table() (または Axes.table()):
- シンプルなデータから手軽にテーブルを作成したい場合に便利です。cellText や cellColours などの引数にリストのリストを渡すことで、一度に複数のセルを作成できます。
- 行ラベルや列ラベルも簡単に設定できます。

セルが表示されない、または期待通りに配置されない

一般的な原因

Table オブジェクト作成後に auto_set_font_size(False) を呼び出していない
Table が自動的にフォントサイズを調整しようとして、意図しないサイズになることがあります。
フォントサイズが小さすぎる、または大きすぎる
フォントサイズが不適切だと、テキストが読み取れないか、セルの境界をはみ出してしまいます。
テキストの色が背景色と同じ
セルのテキストの色と背景色が同じ場合、テキストが背景に溶け込んで見えなくなります。
bbox または loc の設定が不適切
Table の位置を決定する bbox (バウンディングボックス) や loc (配置) の設定が、グラフの表示範囲外になっていたり、他の要素に隠れていたりする場合があります。
セルのサイズ (width, height) が0または非常に小さい
セルの幅や高さが0に近いと、表示されていても視認できません。
Table オブジェクトが Axes に追加されていない
add_cell() でセルを追加しても、Table オブジェクト自体を Axes (グラフ) に追加しなければ表示されません。

トラブルシューティング

フォントサイズを調整
- table.auto_set_font_size(False) を呼び出して自動調整を無効にし、table.set_fontsize(size) で明示的にフォントサイズを設定します。
- 個々のセルのテキストオブジェクトのフォントサイズを cell.get_text().set_fontsize(size) で設定することも可能です。
テキストと背景色を確認
text 引数と facecolor 引数の色を、視認しやすい組み合わせにします。
```
cell = table.add_cell(0, 0, 0.1, 0.1, text='Hello', facecolor='lightblue', edgecolor='black')
```
bbox と loc を調整
- bbox=[xmin, ymin, width, height] で明示的にテーブルの表示範囲を指定します。例えば、bbox=[0, 0, 1, 1] はAxesの左下から右上いっぱいにテーブルを広げます。
- loc='center' などで中央に配置してみるか、bbox を使って手動で位置を調整します。
width と height を確認
add_cell() の width と height 引数に適切な値が渡されているか確認します。例えば、ax.get_xlim() や ax.get_ylim() で軸の範囲を取得し、それに基づいてサイズを調整すると良いでしょう。

ax.add_table(table) を忘れずに
Table オブジェクトを作成したら、必ず Axes に追加してください。

fig, ax = plt.subplots()
table = Table(ax, bbox=[0, 0, 1, 1])
# ... add_cell() calls ...
ax.add_table(table) # これを忘れない！
plt.show()

インデックスエラー (IndexError)

一般的な原因

Table オブジェクトは、内部的にセルを管理していますが、add_cell() は新しいセルを作成するだけで、事前にテーブルの「形状」を定義する必要はありません。しかし、他のテーブル操作（例：table[row, col] で既存のセルにアクセスしようとする場合）で、存在しないインデックスにアクセスすると発生します。

トラブルシューティング

ループの範囲確認
for ループなどでセルを生成している場合、ループのインデックスが意図した範囲内にあるか確認します。
セルの存在確認
table.get_celld() を使って、実際にどのセルが存在するかを確認できます。

テキストの表示問題 (はみ出し、位置ずれ)

一般的な原因

テキストの配置 (loc) が不適切
loc ('left', 'center', 'right') の設定が、セルの内容やデザインに合っていないと、テキストがずれて見えます。
セルの幅/高さがテキストに対して不足
特に長いテキストや大きいフォントサイズの場合、セルからはみ出してしまいます。

トラブルシューティング

loc の調整
loc='center' や loc='left' など、テキストの配置を調整して、見栄えの良い位置を探します。
手動での幅/高さ調整
add_cell() の width と height 引数を手動で調整します。
auto_set_column_width() の利用
カラム幅をテキストに合わせて自動調整する table.auto_set_column_width(col_indices) を使用します。
```
table.auto_set_column_width(col=list(range(num_cols))) # 全ての列を自動調整
```

テーブルの境界線 (edges) の問題

一般的な原因

edgecolor が背景色と同じ
境界線の色がセルの背景色と同じだと見えません。
visible_edges の設定ミス
add_cell() の visible_edges 引数 (または Cell オブジェクトの visible_edges プロパティ) の設定が意図と異なる。

トラブルシューティング

edgecolor の調整
edgecolor を背景色とは異なる色（例：'black'）に設定します。
visible_edges の確認
- 'closed' (全ての境界線)
- 'open' (境界線なし)
- 'horizontal' (水平方向の境界線のみ)
- 'vertical' (垂直方向の境界線のみ)
- 'BRTL' (bottom, right, top, left の組み合わせ) これらの設定を試して、適切な境界線を表示させます。

Table オブジェクトの属性アクセスに関するエラー

一般的な原因

Table オブジェクトは辞書のように table[row, col] で個々の Cell オブジェクトにアクセスできますが、Table オブジェクト自体に直接 text や facecolor などの属性を設定しようとするとエラーになります。これらの属性は Cell オブジェクトに紐づいています。

トラブルシューティング

セルへのアクセスを確認
セルのプロパティを変更したい場合は、必ず table[row, col] で Cell オブジェクトを取得してから、その Cell オブジェクトのメソッド (set_text(), set_facecolor(), set_edgecolor() など) を使用します。
```
cell = table.add_cell(0, 0, 0.1, 0.1, text='Initial')
# 間違い: table.text = 'New Text'
# 正しい: cell.set_text('New Text')
# 正しい: table[0, 0].set_text('New Text')
```

Stack Overflow などで検索
類似の問題が既に解決されている場合があります。エラーメッセージをそのまま検索すると、解決策が見つかることが多いです。
Matplotlib のドキュメントを参照
公式ドキュメント (matplotlib.table.Table および matplotlib.table.Cell) は非常に詳細であり、多くの情報源となります。
変数の値を確認
print() 文を使って、row, col, width, height, text などの引数が期待通りの値になっているか確認します。
最小限の再現可能なコード (Minimal Reproducible Example - MRE) の作成
問題を切り分けるために、最小限のコードで問題が再現するかどうかを試します。余分なコードを削除することで、エラーの原因を特定しやすくなります。

例1: 基本的なテーブルの作成

最も基本的な使い方です。セルを一つずつ追加し、テキスト、背景色、境界線を設定します。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Table

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4)) # グラフのサイズを設定
ax.set_axis_off() # 軸を非表示にする（テーブル表示に適した設定）

# Tableオブジェクトを作成
# bbox=[xmin, ymin, width, height] は、Axes内でのテーブルの位置とサイズを0-1の相対座標で指定します。
table = Table(ax, bbox=[0, 0, 1, 1])

# セルを個別に追加
# add_cell(row, col, width, height, **kwargs)
# row: 行インデックス (0から始まる)
# col: 列インデックス (0から始まる)
# width: セルの幅 (Axesの相対単位)
# height: セルの高さ (Axesの相対単位)
# text: セルに表示するテキスト
# facecolor: セルの背景色
# edgecolor: セルの境界線の色
# loc: テキストの配置 ('left', 'center', 'right')
cell1 = table.add_cell(0, 0, 0.2, 0.1, text='ヘッダー1', facecolor='lightgray', loc='center')
cell2 = table.add_cell(0, 1, 0.2, 0.1, text='ヘッダー2', facecolor='lightgray', loc='center')
cell3 = table.add_cell(0, 2, 0.2, 0.1, text='ヘッダー3', facecolor='lightgray', loc='center')

cell4 = table.add_cell(1, 0, 0.2, 0.1, text='データA', facecolor='white', loc='left')
cell5 = table.add_cell(1, 1, 0.2, 0.1, text='100', facecolor='white', loc='right')
cell6 = table.add_cell(1, 2, 0.2, 0.1, text='OK', facecolor='white', loc='center')

cell7 = table.add_cell(2, 0, 0.2, 0.1, text='データB', facecolor='lightcyan', loc='left')
cell8 = table.add_cell(2, 1, 0.2, 0.1, text='250', facecolor='lightcyan', loc='right')
cell9 = table.add_cell(2, 2, 0.2, 0.1, text='NG', facecolor='lightcyan', loc='center')

# テーブル全体のフォントサイズを自動調整しないように設定
table.auto_set_font_size(False)
# フォントサイズを設定
table.set_fontsize(12)

# カラム幅を自動調整（オプション）
# 引数には自動調整したい列のインデックスのリストを渡します。
table.auto_set_column_width(col=[0, 1, 2])

# テーブルをAxesに追加
ax.add_table(table)

plt.title("シンプルなテーブル")
plt.show()

例2: データのループ処理でセルを作成

データがリスト形式で存在する場合、ループを使って効率的にセルを作成します。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Table

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5))
ax.set_axis_off()

table = Table(ax, bbox=[0, 0, 1, 1])

# データ
column_headers = ['商品名', '価格', '数量', '合計']
data = [
    ['リンゴ', 150, 5, 750],
    ['バナナ', 100, 8, 800],
    ['オレンジ', 120, 3, 360],
    ['ブドウ', 300, 2, 600]
]

num_rows = len(data)
num_cols = len(column_headers)

# ヘッダー行を追加
for col_idx, header_text in enumerate(column_headers):
    cell = table.add_cell(0, col_idx, 1.0 / num_cols, 0.1,
                          text=header_text, facecolor='darkblue', edgecolor='black',
                          loc='center', text_props={'color': 'white'}) # テキストの色も設定

# データ行を追加
for row_idx, row_data in enumerate(data):
    for col_idx, cell_value in enumerate(row_data):
        # 偶数行と奇数行で背景色を変える
        facecolor = 'lightgray' if row_idx % 2 == 0 else 'white'
        
        # 数値データは右寄せ、文字列は左寄せにする
        text_loc = 'right' if isinstance(cell_value, (int, float)) else 'left'

        cell = table.add_cell(row_idx + 1, col_idx, 1.0 / num_cols, 0.1,
                              text=str(cell_value), facecolor=facecolor,
                              loc=text_loc, edgecolor='black')

table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(10)
table.auto_set_column_width(col=list(range(num_cols))) # 全ての列を自動調整

ax.add_table(table)

plt.title("データからのテーブル作成")
plt.show()

例3: 特定のセルのスタイルを動的に変更

add_cell() は Cell オブジェクトを返すため、そのオブジェクトのプロパティを後から変更できます。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Table

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.set_axis_off()

table = Table(ax, bbox=[0, 0, 1, 1])

# 基本的なセルを追加
for r in range(3):
    for c in range(3):
        cell_text = f'R{r}C{c}'
        cell = table.add_cell(r, c, 0.3, 0.15, text=cell_text, facecolor='white', edgecolor='gray', loc='center')

# 特定のセルのスタイルを変更
# (1, 1) のセルに注目
target_cell = table[1, 1] # Tableオブジェクトは辞書のようにセルにアクセスできる
target_cell.set_facecolor('gold')
target_cell.set_text('ハイライト')
target_cell.get_text().set_fontsize(14) # テキストオブジェクトのフォントサイズを変更
target_cell.get_text().set_color('red') # テキストの色を変更

# (0, 2) のセルの境界線を変更
table[0, 2].set_edgecolor('blue')
table[0, 2].set_linewidth(2) # 境界線の太さを変更
table[0, 2].set_text('太枠')


table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(10)
table.auto_set_column_width(col=list(range(3)))

ax.add_table(table)

plt.title("特定のセルのカスタマイズ")
plt.show()

visible_edges 引数を使って、セルの境界線を表示したり非表示にしたりできます。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.table import Table

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.set_axis_off()

table = Table(ax, bbox=[0, 0, 1, 1])

# 4x4のグリッドを作成
rows, cols = 4, 4
cell_width = 1.0 / cols
cell_height = 1.0 / rows

for r in range(rows):
    for c in range(cols):
        cell_text = f'({r},{c})'
        # デフォルトは 'closed' (全ての境界線が表示される)
        cell = table.add_cell(r, c, cell_width, cell_height, 
                              text=cell_text, facecolor='white', 
                              edgecolor='black', loc='center')

# 特定のセルや行/列の境界線を変更
# (0,0) セルの境界線なし
table[0, 0].set_visible_edges('open')
table[0, 0].set_text('境界線なし')

# (1,1) セルの水平方向の境界線のみ
table[1, 1].set_visible_edges('horizontal')
table[1, 1].set_text('水平線のみ')

# (2,2) セルの垂直方向の境界線のみ
table[2, 2].set_visible_edges('vertical')
table[2, 2].set_text('垂直線のみ')

# (3,3) セルの下と右の境界線のみ
table[3, 3].set_visible_edges('BR') # 'B':Bottom, 'R':Right, 'T':Top, 'L':Left
table[3, 3].set_text('下と右')

# 2行目の全てのセルに上境界線を表示しない
for c in range(cols):
    if (2, c) in table._cells: # セルが存在するか確認
        table[2, c].set_visible_edges(table[2, c].get_visible_edges().replace('T', '')) # 'T' (Top) を削除

table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(8)
table.auto_set_column_width(col=list(range(cols)))

ax.add_table(table)

plt.title("境界線のカスタマイズ")
plt.show()

matplotlib.pyplot.table() または Axes.table() を使用する

これは add_cell() とは異なり、より高レベルな関数であり、事前に準備されたデータ (リストのリストなど) から一括してテーブルを生成するのに適しています。plt.table() は現在の Axes に対してテーブルを追加し、Axes.table() は特定の Axes オブジェクトに対してテーブルを追加します。

特徴

bbox: より詳細な位置とサイズをバウンディングボックスで指定できます。
loc: テーブルの Axes 内での位置を 'bottom', 'top', 'left', 'right', 'center' などのキーワードで指定できます。
rowLabels, colLabels: 行ラベルや列ラベルを簡単に設定できます。
cellColours: 各セルの背景色を2次元リストで指定できます。
cellText: テーブルのセルに表示するテキストを2次元リストで直接指定できます。

利点

ヘッダーやフッターの概念が組み込まれています。
データの構造をそのままテーブルに反映しやすいです。
シンプルなテーブルを素早く作成するのに非常に便利です。

欠点

不規則な形状のテーブルや、一部のセルだけを非表示にするような複雑なレイアウトには向いていません。
各セルを個別に細かくカスタマイズする柔軟性は add_cell() に劣ります。（例：特定のセルだけ異なるフォントサイズにするなど）

コード例

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.set_axis_off() # 軸を非表示にする

# データ
cell_text = [
    ['リンゴ', '150円', '5個'],
    ['バナナ', '100円', '8個'],
    ['オレンジ', '120円', '3個']
]
col_labels = ['商品名', '単価', '数量']
row_labels = ['A', 'B', 'C']

# セルの背景色
cell_colors = [['lightblue', 'lightgreen', 'lightcoral']] * len(cell_text)

# テーブルを作成
table = ax.table(cellText=cell_text,
                 cellColours=cell_colors,
                 colLabels=col_labels,
                 rowLabels=row_labels,
                 loc='center', # 中央に配置
                 cellLoc='center', # セル内のテキストを中央揃え
                 colLoc='center', # 列ラベルを中央揃え
                 rowLoc='right') # 行ラベルを右揃え

table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(12)
table.auto_set_column_width(col=list(range(len(col_labels)))) # 全ての列幅を自動調整

ax.set_title("plt.table() を使ったテーブル作成")
plt.show()

pandas.plotting.table() を使用する

もしデータが Pandas DataFrame に格納されている場合、pandas.plotting.table() を使うと、DataFrame を直接 Matplotlib のテーブルとしてプロットできます。これは特にデータ分析結果をグラフに添えて表示したい場合に非常に便利です。

特徴

データの型に応じて、自動的に表示を調整します。
DataFrame のインデックスやカラム名が自動的にテーブルの行ラベルや列ラベルとして使用されます。
Pandas DataFrame を入力として直接受け取ります。

利点

データフレームの構造をそのままテーブルに反映できます。
少ないコードで DataFrame をテーブルとして表現できます。
Pandas ユーザーにとって非常に直感的です。

欠点

Matplotlib の Table クラスのメソッド (add_cell() など) による詳細なカスタマイズは、一度テーブルが作成された後に行う必要があります（ただし、table.add_cell() のように、返された Table オブジェクトに対して後から変更を加えることは可能です）。
Pandas DataFrame が必須です。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas.plotting import table

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.set_axis_off() # 軸を非表示にする

# Pandas DataFrame を作成
data = {
    '商品名': ['ペン', 'ノート', '消しゴム'],
    '価格': [120, 300, 80],
    '在庫': [50, 30, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)

# DataFrameからテーブルを作成
# table() は Axes オブジェクトとDataFrameを引数に取ります
# loc や bbox で位置を調整できます
table_plot = table(ax, df, loc='center', cellLoc='center')

# フォントサイズなどの調整
table_plot.auto_set_font_size(False)
table_plot.set_fontsize(12)
table_plot.scale(1.2, 1.2) # テーブルの全体サイズをスケール

ax.set_title("pandas.plotting.table() を使ったテーブル作成")
plt.show()

これは非常に低いレベルの制御ですが、matplotlib.pyplot.text() や Axes.text() を使って各セルにテキストを配置し、Axes.plot() や matplotlib.patches.Rectangle() などを使って線や背景を描画することで、完全にカスタマイズされたテーブルを作成することも可能です。

利点

Matplotlib の他の描画要素（例えば、セル内にミニグラフを描画するなど）と完全に統合できます。
究極の柔軟性があり、どんなに複雑なレイアウトでも作成できます。

欠点

ほとんどの場合、add_cell() や plt.table() で十分なため、この方法はあまり一般的ではありません。
各セルの位置計算、線の描画、テキストの配置など、全てを自分で管理する必要があります。
コードが複雑になりがちです。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_axis_off()

# セルの位置とサイズを手動で計算
cell_width = 0.3
cell_height = 0.15

# セル1: 長方形とテキスト
rect1 = patches.Rectangle((0.1, 0.7), cell_width, cell_height, 
                          facecolor='lightblue', edgecolor='black', linewidth=1)
ax.add_patch(rect1)
ax.text(0.1 + cell_width/2, 0.7 + cell_height/2, 'カスタムセル1', 
        ha='center', va='center', fontsize=10)

# セル2: 別な位置の長方形とテキスト
rect2 = patches.Rectangle((0.45, 0.7), cell_width, cell_height, 
                          facecolor='lightgreen', edgecolor='black', linewidth=1)
ax.add_patch(rect2)
ax.text(0.45 + cell_width/2, 0.7 + cell_height/2, 'カスタムセル2', 
        ha='center', va='center', fontsize=10)

plt.title("手動でのテーブル風描画 (概念)")
plt.show()

手動での描画: 非常に特殊な要件があり、既存のテーブル機能では対応できない場合にのみ検討すべき、最も低レベルで複雑な方法です。
pandas.plotting.table(): Pandas DataFrame を直接テーブルとして表示したい場合に最適です。データ分析の文脈で非常に便利です。
matplotlib.pyplot.table() / Axes.table(): 2Dリスト形式のデータからシンプルかつ迅速にテーブルを作成したい場合に最適です。多くの一般的なオプションが引数として用意されています。
matplotlib.table.Table.add_cell(): 各セルを個別に制御し、詳細なカスタマイズが必要な場合に最適です。動的にセルを追加したり、複雑なレイアウトを作成するのに向いています。

データ可視化を極める！Matplotlibで魅せるテーブル作成テクニック

add_cell() の基本的な説明

add_cell() の使い方

セルが表示されない、または期待通りに配置されない

インデックスエラー (IndexError)

テキストの表示問題 (はみ出し、位置ずれ)

テーブルの境界線 (edges) の問題

Table オブジェクトの属性アクセスに関するエラー

例1: 基本的なテーブルの作成

例2: データのループ処理でセルを作成

例3: 特定のセルのスタイルを動的に変更

matplotlib.pyplot.table() または Axes.table() を使用する

pandas.plotting.table() を使用する

`add_cell()` の基本的な説明

`add_cell()` の使い方