令和2年版の情報通信白書の日本の情報通信産業の部門別雇用者数の推移を可視化

令和2年版の情報通信白書が総務省から公開されている。
個人的に面白いのはデータ編、情報通信産業の部門別雇用者数の推移。2000年度から18年度まで、さぞ増えているかと思いきや、9つある分野の中で増えているのは情報サービス業とインターネット付随サービス業のみ。他はすべて減少している。 pic.twitter.com/L6EIxY2M9p
— 荻原和樹 / Kazuki OGIWARA (@kaz_ogiwara) November 9, 2020

ダウンロード

wget https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/02data.pdf -O data.pdf

プログラム

import pandas as pd
import pdfplumber

with pdfplumber.open("data.pdf") as pdf:

    page = pdf.pages[4]

    # 範囲を切り取り
    crop = page.within_bbox((50, 100, page.width - 50, page.height - 400))

    table_settings = {
        "vertical_strategy": "lines",
        "horizontal_strategy": "lines",
        "intersection_x_tolerance": 15,
    }

    im = crop.to_image()

    # テーブル確認
    im.debug_tablefinder(table_settings)

    table = crop.extract_table(table_settings)

    table[0][0] = "中分類"
    table[0][1] = "小分類"

    df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])

    df1 = df[
        df["中分類"].str.startswith(("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"))
    ].drop("小分類", axis=1)

    df1["中分類"] = df1["中分類"].str.lstrip("123456789．")

    df1.set_index("中分類", inplace=True)

    # カンマを除去、整数に変換
    df2 = df1.applymap(lambda s: s.replace(",", "")).astype(int)

    df2

テーブル確認結果

可視化

import japanize_matplotlib
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams["figure.dpi"] = 200

df2.T.plot(grid=True)

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc="upper left", borderaxespad=0, fontsize=8)

# グラフを保存
plt.savefig("01.png", dpi=200, bbox_inches="tight")
plt.show()