SF-PCA.jl

using MultivariateStats # PCA
using PlotlyJS # データプロット用 Plotly.jl ではなく js実装を呼ぶ PlotlyJS.jl こちらの方がメンテされている
using CSV, DataFrames # CSV と DataFrames が扱えるように

df = CSV.File("SF.csv") |> DataFrame
reciprocals = 1 ./ Matrix(df[:,2:8]) # 逆数にして1番目の性格の値が大きくなるように
top5 = coalesce.(reciprocals, 0.0) # missing を zero で埋める
M = fit(PCA, top5; maxoutdim=2)
components = MultivariateStats.transform(M, top5) # 説明変数情報
projections = projection(M) # 主成分にProjection

# plotly 用にデータを入力
data_2d = scatter(x=projections[:,1], y=projections[:,2],
                      mode="markers+text", name="名前",
                      textposition="top center",
                      text=df[:,1],
                      marker_size=12, textfont_family="Raleway")
graph_data = [data_2d]

# 説明変数のベクトル表記をLineで表現する
for index in 1:size(components)[2]
    push!(graph_data, scatter(;x=[0, components[1,index]], y=[0, components[2,index]], text=["",names(df)[index+1]], name=names(df)[index+1],textposition="top center", marker_size=1, textfont_family="Raleway, sans-serif", mode="lines+markers+text"))
end

plot(graph_data)