""" 目的:

• 4カテゴリ（できている/どちらかといえばできている/どちらかといえばできていない/できていない）を 事前・事後で比較する100%積み上げ棒（Q1〜Q3）
• 質問文は非表示、軸ラベルは Q1〜Q3 × 事前/事後 のみ
• 日本語フォント自動（文字化け回避）、matplotlibのみ
• 可視化と同一計算で検証表（人数・割合）をCSV出力

I/O:

• 入力: Excel 2ファイル（先頭シート）。最初の「文字列列」3つをQ1〜Q3として扱う
• 出力: PNG 1枚, 検証CSV 1枚 """

import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import unicodedata, os, re

##===== 設定 =====

PRE_XLS = "/mnt/data/事前　（回答）.xlsx" # ←差し替え可 POST_XLS = "/mnt/data/事後 （回答）.xlsx" # ←差し替え可 PNG_PATH = "/mnt/data/pre_post_stacked_Q1_Q3.png" CSV_PATH = "/mnt/data/pre_post_stacked_Q1_Q3_values.csv"

##日本語フォント（自動選択）

font_candidates = [ "/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc", "/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJKjp-Regular.otf", "/usr/share/fonts/truetype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc", "/usr/share/fonts/truetype/ipafont-gothic/ipagp.ttf", "/usr/share/fonts/opentype/ipafont-mincho/ipam.ttf", "/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W3.ttc", "/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W6.ttc", ] fp = next((p for p in font_candidates if os.path.exists(p)), None) plt.rcParams["font.family"] = fm.FontProperties(fname=fp).get_name() if fp else "sans-serif" plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

##読み込み（先頭シート）

pre = pd.read_excel(PRE_XLS, sheet_name=0) post = pd.read_excel(POST_XLS, sheet_name=0)

##対象列(Q1〜Q3)＝文字列型の先頭3列

def pick_q_cols(df): return [c for c in df.columns if df[c].dtype == "O"][:3] pre_cols, post_cols = pick_q_cols(pre), pick_q_cols(post)

##カテゴリと表記ゆれ吸収

CATS = ["できていない","どちらかといえばできていない","どちらかといえばできている","できている"] ALIASES = { "出来ていない":"できていない", "出来ている":"できている", "どちらかと言えばできていない":"どちらかといえばできていない", "どちらかと言えば できていない":"どちらかといえばできていない", "どちらかと言えばできている":"どちらかといえばできている", "どちらかと言えば できている":"どちらかといえばできている", "どちらかといえば、できている":"どちらかといえばできている", "どちらかといえば、できていない":"どちらかといえばできていない", } def norm(x): if not isinstance(x, str): return np.nan t = unicodedata.normalize("NFKC", x).strip().strip(" 　.,。・;；:：") return ALIASES.get(t, t)

def counts_pcts(df, col): vc = df[col].map(norm).value_counts(dropna=True) total = int(vc.sum()) cnts = [int(vc.get(c, 0)) for c in CATS] pcts = [(v/total*100.0 if total>0 else 0.0) for v in cnts] return cnts, pcts

##データ構築（Q1〜Q3 × 事前/事後）

labels, bars, rows = [], [], [] for i in range(3): pre_c = pre_cols[i] if i < len(pre_cols) else None post_c = post_cols[i] if i < len(post_cols) else None for phase, col in [("事前", pre_c), ("事後", post_c)]: labels.append(f"Q{i+1}\n{phase}") if col is None: bars.append([0,0,0,0]); continue cnts, pcts = counts_pcts(pre if phase=="事前" else post, col) bars.append(pcts) for ci, cat in enumerate(CATS): rows.append({"Question":f"Q{i+1}","Phase":phase,"Category":cat,"Count":cnts[ci],"Percent (plot)":round(pcts[ci],2)})

data = np.array(bars).T

##描画

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6)) colors = {"できていない":"#6b7280","どちらかといえばできていない":"#a3a3a3","どちらかといえばできている":"#facc15","できている":"#f59e0b"} x = np.arange(len(labels)); bottom = np.zeros(len(labels)) for i, cat in enumerate(CATS): ax.bar(x, data[i], bottom=bottom, label=cat, width=0.64, edgecolor="white", linewidth=0.8, color=colors[cat]) bottom += data[i] ax.set_xticks(x); ax.set_xticklabels(labels, fontsize=11) ax.set_ylim(0,100); ax.set_yticks(np.arange(0,101,10)); ax.set_ylabel("割合（%）", fontsize=12) ax.set_title("事前・事後 比較（Q1〜Q3）— 4カテゴリの100%積み上げ", fontsize=14, pad=12) leg = ax.legend(title="回答カテゴリ", loc="upper center", bbox_to_anchor=(0.5,-0.12), ncol=2, frameon=False, fontsize=11) if leg and leg.get_title(): leg.get_title().set_fontsize(11) for j in range(len(labels)): y0=0 for i, cat in enumerate(CATS): h=data[i,j] if h>=7: ax.text(j, y0+h/2, f"{h:.0f}%", ha="center", va="center", fontsize=10) y0+=h ax.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.4) plt.tight_layout() plt.savefig(PNG_PATH, dpi=200, bbox_inches="tight")

##検証CSV

pd.DataFrame(rows).to_csv(CSV_PATH, index=False, encoding="utf-8-sig") print("Saved:", PNG_PATH, CSV_PATH)