Python3.7系で関数の引数を無視する方法

Question

実現したいこと,実装にあたっての問題点

Pyton3.7系とmatplotlibを使用してグラフ(散布図)の描画を自動化したいと考えています。
(参考:https://teratail.com/questions/202186)

下記のデータセット(df)の「BeanNumber_vert」を関数の引数に入力すると、自動で複数系列の散布図を作成するコードは完成しています。

しかしながら、現段階の関数では引数に必ず任意の「BeanNumber_vert」を入力する必要があり、
単数での散布図や要素が3つ以上の散布図の実装ができません。

散布図の要素の数に合わせて関数を定義し直すという方法もあるのですが、コードの行数が長くなる、
場合に応じてファイルを呼び出すのが面倒くさい、といった理由で可能な限り一つの関数で完結させたいです。

ソースコード

df = pd.DataFrame({
    "Weight(g)": [0.43, 0.4, 0.45, 0.4, 0.35, 0.5, 0.35, 0.51, 0.43],
    "Long Axis": [0.92, 0.9, 1.04, 0.97, 0.97, 0.8, 0.97, 1.21, 0.92],
    "Short Axis": [0.91, 0.89, 0.97, 0.92, 0.88, 0.7, 0.88, 0.95, 0.85],
    "Grain Thickness": [0.73, 0.56, 0.63, 0.74, 0.51, 0.6, 0.51, 0.77, 0.83],
    "BeanNumber_vert": ['B2', 'B2', 'B2', 'B6', 'B6', 'B6','B39', 'B39', 'B39']})


def plot(data, B1,B2):

    #該当のデータセットを読み込ませる
    df1 = data[data["BeanNumber_vert"] == B1]
    df2 = data[data["BeanNumber_vert"] == B2]
    if df1.empty:
        print(f"bean number {B2} does not exist in the data frame.")
        return
    if df2.empty:
        print(f"bean number {B2} does not exist in the data frame.")
        return
       
    # -------------------------------------
    fig, (ax1) = plt.subplots(1, 3, figsize=(35,10))
    plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.2)
    
    X1_1 = df1[['Weight(g)']]
    Y1_1 = df1[["Short Axis"]]
    
    X1_2 = df2[['Weight(g)']]
    Y1_2 = df2[["Short Axis"]]
    
    ax1.scatter(X1_1, Y1_1, color="b",s=50)
    ax1.scatter(X1_2,Y1_2 , color="r",s=50)
    ax1.set_xlabel("粒重(g)")
    ax1.set_ylabel("短軸(cm)")

plot(df, B1="B2",B2="B6")

エラーメッセージ・試したこと

plot(df, B1="B2")
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-b6510950b7a2> in <module>()
----> 1 plot(df, B1="B2")

TypeError: plot() missing 1 required positional argument: 'B2'

関数に引数を一つしか渡さない場合、上記の様なエラーが発生したので、関数に引数が一つしか渡されなくてもエラーが無視され関数の実行が行われる方向性で問題の解決を試みました。
(errors="ignore"の様なイメージで)

Googleで「missing 1 required positional argument」といった形で検索したのですが、自分の
調べた範囲では、引数をきちっと渡すといったような解決策しか見つけられませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Anaconda
Python
Pycharm
直接的な解決案の回答でなくとも、参考になりそうなサイト、類似の事例を教えて頂けると幸いです。
お忙しいとは思いますが、よろしくお願いいたします。
情報に不足がありましたら、ご指摘お願いいたします。

Comments

[tetsunosuke]

plot(data, B1=None,B2=None)
のように定義しておいて、B1, B2 がNoneの場合は無視する、
みたいな意味ですか？

[Danrussia]

「B1,B2がNoneの場合は無視する」という文脈のニュアンスを理解しきれている自信があまりないのですが、関数を呼び出す際の引数がNoneの場合には処理を行わない。というニュアンスで同意だったらそういう意味です。

[Danrussia]

追記:実際に plot(df, B1="B2",B2=None) で実行すると”bean number None does not exist in the data frame.”と出てくるので、Noneというのが恐らく文字列として処理されてしまいます...

[t_obara]

そもそも現状のplotの実装だけであれば、データのリストを渡してループで処理してしまえば良いように思いますが。

[tetsunosuke]

”処理を行わない”は自分で実装しないといけないですが、認識は正しいです。デフォルト引数といいます。

if B2 is None:
　# B2が指定されなかったときの処理...

のようなイメージです。Noneが「文字列」となっているわけではないです。printしたりしたらNoneと出ますが。

もしくは、可変長引数として渡すという手もあるかなと思います。
https://qiita.com/tomopiro/items/0266a1adf7483cdd94c4

[Danrussia]

t_obraさんへ
plotの実装だけだったら確かにfor文を使った方が間違いなく短時間で実装できるのですが、このコードを書いた(教えて頂いた)当初はブーリアンインデックスの理解に四苦八苦していた、for文の動作イメージをイメージしずらいといった背景があったので、このような形でやっています。
少しひと段落したら、リストを渡してのループ処理も検討します。

[Danrussia]

tetsunosukeさんへ
回答ありがとうございます。なんとなくの実装のイメージがつかめました。少しこっちの方で頑張ってみます。

[Danrussia]

tetsunosukeさんへ
直接的な解決策は他の方が提示してくださいましたが、可変長引数の存在自体含め知らなかったので、とても勉強になりました。この度はありがとうございました。

Answer 1

リストを使うのが自然な実装だと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "Weight(g)": [0.43, 0.4, 0.45, 0.4, 0.35, 0.5, 0.35, 0.51, 0.43],
        "Long Axis": [0.92, 0.9, 1.04, 0.97, 0.97, 0.8, 0.97, 1.21, 0.92],
        "Short Axis": [0.91, 0.89, 0.97, 0.92, 0.88, 0.7, 0.88, 0.95, 0.85],
        "Grain Thickness": [0.73, 0.56, 0.63, 0.74, 0.51, 0.6, 0.51, 0.77, 0.83],
        "BeanNumber_vert": ["B2", "B2", "B2", "B6", "B6", "B6", "B39", "B39", "B39"],
    }
)


def plot(data, bean_numbers):
    fig, ax = plt.subplots()

    for number in bean_numbers:
        df = data[data["BeanNumber_vert"] == number]
        ax.scatter(df["Weight(g)"], df["Short Axis"], s=50, label=number)

    ax.set_xlabel("粒重(g)")
    ax.set_ylabel("短軸(cm)")
    ax.legend()


plot(df, ["B2", "B6"])

Comments

[Danrussia]

回答ありがとうございます。恐らく先ほどの方が仰っていたリストを使っての実装法って多分この事なんですね。可読性が高くてシンプルなコードで参考になります。