user:

アメリカ含め主要国の国債発行額をPythonで取得することはできますか？wbdataを使えばいいでしょうか？

assistant:

はい、Pythonで主要国の国債発行額（または政府債務残高）を取得することはできますが、
そのまま wbdata だけで完結できるかどうかは、欲しいデータの種類と精度によります。

1. 「国債発行額」か「国債残高」か

国債発行額（フロー）
→ 年間にどれだけ新規に発行したか。各国の財務省やOECD、IMFの統計を使う必要があります。
→ この場合、wbdata（世界銀行データ）ではほとんど提供されません。
国債残高（ストック）
→ 累計でどれだけ債務を抱えているか。
→ 世界銀行（WDI）やIMFの統計で取得可能で、wbdataで取得しやすいです。

2. `wbdata`で取得できる代表的な政府債務系インジケータ

wbdataは世界銀行のWorld Development Indicators (WDI) を使います。
例えば：

Indicator Name	Indicator Code
Central government debt, total (% of GDP)	GC.DOD.TOTL.GD.ZS
Central government debt, total (current US$)	GC.DOD.TOTL.CN

例: wbdataで主要国の中央政府債務残高（USドル換算）を取得

import wbdata
import pandas as pd
import datetime

# 取得したい国コード（ISO 2桁または3桁）
countries = ["US", "JP", "DE", "GB", "FR"]  # アメリカ、日本、ドイツ、イギリス、フランス

# インジケータコード
indicator = {"GC.DOD.TOTL.CN": "GovDebt_USD"}

# 日付範囲（例：過去20年）
start_date = datetime.datetime(2000, 1, 1)

# データ取得
df = wbdata.get_dataframe(indicator, country=countries, data_date=(start_date, None), convert_date=True)

# 国を列にする形に変換
df = df.reset_index().pivot(index='date', columns='country', values='GovDebt_USD')
print(df.tail())

このコードで、各国の**中央政府債務総額（米ドルベース）**が取得できます。

3. 「発行額（フロー）」を欲しい場合

世界銀行よりも、IMF’s Government Finance Statistics (GFS) や OECD Stat, 各国財務省のオープンデータの方が精度が高いです。
IMFデータは pandasdmx や IMFData パッケージで取得可能。
OECDは OECD API を pandasdmx などで呼び出せます。

4. 結論

国債残高 → wbdataで十分取得可能。
国債発行額（年度ごとのフロー） → wbdataではほぼ不可、IMF・OECD・各国財務省データが必要。

もしよければ、このあとIMF API経由でアメリカ・日本・ドイツなどの国債発行額（年度ベース）を取得するPythonコードも作れます。
これだと、残高じゃなくて本当の「その年にいくら発行したか」がわかります。

この方向で進めますか？

user:

ありがとうございます。アメリカ含め主要国の税収をPythonで取得することはできますか？wbdataを使えばいいでしょうか？

assistant:

はい、アメリカを含め主要国の税収データも wbdata で取得可能 です。
ただし、これも「何を税収とみなすか」によって指標が違います。

1. 世界銀行（WDI）が提供している税収系インジケータ

wbdataで使える代表的なものは以下の通りです。

Indicator Name	Indicator Code	内容
Tax revenue (% of GDP)	GC.TAX.TOTL.GD.ZS	税収（GDP比％）
Tax revenue (current LCU)	GC.TAX.TOTL.CN	税収（自国通貨建て）
Tax revenue (current US$)	GC.TAX.TOTL.CN?（※多くはLCUのみ）	米ドル換算は直接ないことが多い
Taxes on income, profits and capital gains (% of total taxes)	GC.TAX.YPKG.ZS	所得税等の内訳
Taxes on goods and services (% of revenue)	GC.TAX.GSRV.ZS	消費税・付加価値税の割合

世界銀行データはIMFやOECDからの二次提供なので、精度は高いですが速報性はやや遅れます。

2. Pythonで主要国の税収（%GDP）を取得する例

import wbdata
import pandas as pd
import datetime

# 国コード（ISO 2桁）
countries = ["US", "JP", "DE", "GB", "FR"]  # アメリカ、日本、ドイツ、イギリス、フランス

# インジケータ（GDP比の税収％）
indicator = {"GC.TAX.TOTL.GD.ZS": "TaxRevenue_GDPpct"}

# 期間（例：2000年以降）
start_date = datetime.datetime(2000, 1, 1)

# データ取得
df = wbdata.get_dataframe(indicator, country=countries, data_date=(start_date, None), convert_date=True)

# 国を列に変換
df = df.reset_index().pivot(index='date', columns='country', values='TaxRevenue_GDPpct')
print(df.tail())

このコードで、各国の税収がGDP比で何％かを時系列で取得できます。

3. 注意点

名目額（ドルや円）で欲しい場合
→ GC.TAX.TOTL.CN（現地通貨建て）を取得し、為替レートで換算する必要があります。
為替レートは同じく世界銀行から取得可能（PA.NUS.FCRF）。
最新値が欲しい場合
→ IMFやOECDのAPIのほうが更新が早い（ほぼ前年データまで揃っている）。
税収の範囲
→ 世界銀行は「中央政府の税収」を指すことが多く、地方税は含まれないことがあります。

4. 結論

割合（GDP比）で良い → wbdataで十分。
金額（ドル換算）で欲しい → wbdata＋為替データで計算、またはIMF/OECDのデータを直接取得。

もしよければ、このあと
「主要国の税収（GDP比とドル換算額の両方）をまとめて取得するPythonスクリプト」 を作ります。
これなら一発で分析用のDataFrameができます。

作りますか？

user:

ありがとうございます。次のようなエラーが起こるので、対処していただけませんか？

[JP] Failed to get Taxes on goods and services (% of revenue) (GC.TAX.GSRV.ZS): Got error 120 (Invalid value): The provided parameter value is not valid
[US] Failed to get Taxes on goods and services (% of revenue) (GC.TAX.GSRV.ZS): Got error 120 (Invalid value): The provided parameter value is not valid
[DE] Failed to get Taxes on goods and services (% of revenue) (GC.TAX.GSRV.ZS): Got error 120 (Invalid value): The provided parameter value is not valid
[CN] Failed to get Taxes on goods and services (% of revenue) (GC.TAX.GSRV.ZS): Got error 120 (Invalid value): The provided parameter value is not valid
[GB] Failed to get Taxes on goods and services (% of revenue) (GC.TAX.GSRV.ZS): Got error 120 (Invalid value): The provided parameter value is not valid
[FR] Failed to get Taxes on goods and services (% of revenue) (GC.TAX.GSRV.ZS): Got error 120 (Invalid value): The provided parameter value is not valid

assistant:

このエラーは、
GC.TAX.GSRV.ZS（「Taxes on goods and services (% of revenue)」）というインジケータが、
指定した国・期間では世界銀行データベースに存在しないために返されているものです。

原因

世界銀行のWDIにはインジケータ名があっても、すべての国・年度にデータがあるわけではない。
特に GC.TAX.GSRV.ZS は、先進国や一部の国では欠測が多い（集計方法や統計体系が違うため）。
wbdata は存在しないインジケータコードを渡すと Invalid value（コード120）を返します。

対処法

1. まず利用可能なインジケータ一覧を確認

import wbdata

# インジケータ名に "tax" を含むものを検索
indicators = wbdata.search_indicators("tax")
for ind in indicators:
    print(ind['id'], ind['name'])

これで、実際に使えるインジケータコードが一覧で出ます。
GC.TAX.GSRV.ZS が出ない場合、そのコードは現行のWDIには存在しません。

2. 代替指標を使う

「Taxes on goods and services (% of revenue)」の代わりに使えるのは例えば：

GC.TAX.GSRV.CN（現地通貨建ての額）
GC.TAX.GSRV.GD.ZS（GDP比％）
GC.TAX.TOTL.GD.ZS（全税収のGDP比％）

ただし、これらも国によって欠測あり。

3. 欠測データをスキップして取得

もし「ある国では欠測でも他の国で取れればOK」という場合は、
取得時に try-except でエラーを無視する方法があります。

import wbdata
import pandas as pd
import datetime

countries = ["JP", "US", "DE", "CN", "GB", "FR"]
indicator = {"GC.TAX.GSRV.GD.ZS": "GoodsServicesTax_GDPpct"}  # GDP比の方に変更
start_date = datetime.datetime(2000, 1, 1)

df_list = []
for country in countries:
    try:
        data = wbdata.get_dataframe(indicator, country=country,
                                    data_date=(start_date, None),
                                    convert_date=True)
        data['country'] = country
        df_list.append(data)
    except Exception as e:
        print(f"[{country}] Skipped due to error: {e}")

df = pd.concat(df_list).reset_index()
print(df.head())

これなら、データが存在する国だけを集められます。

まとめ

このエラーはインジケータがその国のWDIに存在しないのが原因。
wbdata.search_indicators() で存在を確認するのが第一歩。
欠測が多い場合は代替指標（GDP比や現地通貨額）を使うか、エラーをスキップして集計。

もしよければ、このあと私の方で
「主要国について、利用可能な税収内訳（Goods & Services、所得税、法人税など）を自動判別して取得するスクリプト」 を作れます。
そうすれば存在しない指標でエラーにならず、自動で取れる範囲だけ集められます。

これ、作っちゃいますか？

user:

ありがとうございます。いただいた情報から、次のような関数にしました。

#!pip install wbdata

countries = [
    "JP",
    "US",
    "DE",
    "CN",
    "GB",
    "FR",
    "IT",
    "CA",
    "KR",
    "AU",
    "ES",
    "BR",
    "IN",
    "MX",
    "RU",
    "ZA",
    "ID",
    "TR",
    "SA",
    "AR",
]

import wbdata

# 国データを取得
all_countries = wbdata.get_countries()

# 「地域・集計（Aggregates）」を除外
country_list = [c for c in all_countries if c["region"]["value"] != "Aggregates"]

# 国コード（ISO-3166-1 alpha-2）と国名の辞書を構築
code_to_name = {c["iso2Code"]: c["name"] for c in country_list}
name_to_code = {c["name"].lower(): c["iso2Code"] for c in country_list}


def get_country_code(country_name):
    """
    国名 → 国コード（大文字小文字を無視）
    """
    return name_to_code.get(country_name.lower())


def get_country_name(country_code):
    """
    国コード → 国名（2文字コード前提、大文字小文字どちらでもOK）
    """
    return code_to_name.get(country_code.upper())


def get_gdp_and_related_data(country_code="JP", start_year=1975, end_year=2024):
    import wbdata
    import datetime
    import pandas as pd

    start = datetime.datetime(start_year, 1, 1)
    end = datetime.datetime(end_year, 12, 31)

    indicators = {
        "NE.CON.PRVT.CD": "Consumption",
        "NE.GDI.TOTL.CD": "Investment",
        "NE.CON.GOVT.CD": "Gov_Spending",
        "NE.EXP.GNFS.CD": "Exports",
        "NE.IMP.GNFS.CD": "Imports",
        "NY.GDP.MKTP.CD": "Nominal_GDP",
        "NY.GDP.MKTP.KD": "Real_GDP",
        "GC.DOD.TOTL.GD.ZS": "Gov_Debt_to_GDP",
        "GC.DOD.TOTL.CN": "Gov_Debt_USD",
        "GC.REV.XGRT.GD.ZS": "Revenue_to_GDP",
        "GC.XPN.TOTL.GD.ZS": "Expense_to_GDP",
        "GC.TAX.TOTL.GD.ZS": "Tax revenue (% of GDP)",
        "GC.TAX.TOTL.CN": "Tax revenue (current LCU)",
        "GC.TAX.YPKG.ZS": "Taxes on income, profits and capital gains (% of total taxes)",
        "GC.TAX.GSRV.CN": "Taxes on goods and services (% of revenue) ",
        "GC.TAX.GSRV.RV.ZS": "Taxes on goods and services (% of revenue)",
        "GC.TAX.TOTL.GD.ZS": "Tax revenue (% of GDP)",
        "SP.POP.TOTL": "Population",
        "SL.UEM.TOTL.ZS": "Unemployment_Rate",
        "FP.CPI.TOTL.ZG": "Inflation_Rate",
        "FP.CPI.TOTL": "CPI",
        "NY.GDP.MKTP.KD.ZG": "Real_GDP_Growth",
        "SL.TLF.CACT.ZS": "Labor_Participation_Rate",
        "PA.NUS.FCRF": "Exchange_Rate_to_USD",
        "BN.CAB.XOKA.GD.ZS": "Current_Account_GDP",
    }

    all_data = {}
    for code, name in indicators.items():
        try:
            df = wbdata.get_dataframe(
                {code: name}, country=country_code, date=(start, end), freq="Y"
            )
            df = df.rename(columns={code: name})
            all_data[name] = df
        except Exception as e:
            print(f"[{country_code}] Failed to get {name} ({code}): {e}")

    # データを統合
    if not all_data:
        raise ValueError(f"No data fetched for {country_code}")

    df_merged = pd.concat(all_data.values(), axis=1)
    df_merged = df_merged.reset_index()
    df_merged["Year"] = pd.to_datetime(df_merged["date"]).dt.year
    df_merged = df_merged.drop(columns=["date"])
    df_merged = df_merged.groupby("Year").first().reset_index()

    return df_merged


dfs = {
    get_country_name(country): get_gdp_and_related_data(country)
    for country in countries
}
print(dfs)

assistant:

見せていただいた関数、かなり汎用的でいいですね👍
でも、現状だと次の点が原因で例の "Invalid value" エラーが出やすくなっています。

エラーの原因

存在しないインジケータコードが混ざっている
例：
- GC.TAX.GSRV.CN → WDIには存在しない（LCU建てで「Goods & Services tax」額はない）
- GC.TAX.GSRV.RV.ZS → このコードは存在しません
国によっては特定の指標がそもそも未提供
→ 例えば Taxes on goods and services (% of revenue) はOECD型の統計体系がない国では取得できません
ループの中で例外を握りつぶしていないため途中で止まる可能性
現在は try-except でプリントしてますが、DataFrameのマージ処理で列が揃わず不整合になることがあります

改善案

使える指標だけに絞るか、事前に存在チェックしてから取得する
欠測の指標は自動スキップ
無効コードを削除
（例：GC.TAX.GSRV.CN と GC.TAX.GSRV.RV.ZS は削除）
欠測データは自動でNaN埋め

修正版コード例

import wbdata
import pandas as pd
import datetime

def get_gdp_and_related_data(country_code="JP", start_year=1975, end_year=2024):
    start = datetime.datetime(start_year, 1, 1)
    end = datetime.datetime(end_year, 12, 31)

    indicators = {
        "NE.CON.PRVT.CD": "Consumption",
        "NE.GDI.TOTL.CD": "Investment",
        "NE.CON.GOVT.CD": "Gov_Spending",
        "NE.EXP.GNFS.CD": "Exports",
        "NE.IMP.GNFS.CD": "Imports",
        "NY.GDP.MKTP.CD": "Nominal_GDP",
        "NY.GDP.MKTP.KD": "Real_GDP",
        "GC.DOD.TOTL.GD.ZS": "Gov_Debt_to_GDP",
        "GC.DOD.TOTL.CN": "Gov_Debt_LCU",
        "GC.REV.XGRT.GD.ZS": "Revenue_to_GDP",
        "GC.XPN.TOTL.GD.ZS": "Expense_to_GDP",
        "GC.TAX.TOTL.GD.ZS": "Tax_revenue_pct_GDP",
        "GC.TAX.TOTL.CN": "Tax_revenue_LCU",
        "GC.TAX.YPKG.ZS": "Taxes_on_income_profits_capitalgains_pct_total",
        "GC.TAX.GSRV.GD.ZS": "Taxes_on_goods_services_pct_GDP",  # GDP比
        "SP.POP.TOTL": "Population",
        "SL.UEM.TOTL.ZS": "Unemployment_Rate",
        "FP.CPI.TOTL.ZG": "Inflation_Rate",
        "FP.CPI.TOTL": "CPI",
        "NY.GDP.MKTP.KD.ZG": "Real_GDP_Growth",
        "SL.TLF.CACT.ZS": "Labor_Participation_Rate",
        "PA.NUS.FCRF": "Exchange_Rate_to_USD",
        "BN.CAB.XOKA.GD.ZS": "Current_Account_GDP",
    }

    all_data = []
    for code, name in indicators.items():
        try:
            df = wbdata.get_dataframe(
                {code: name}, country=country_code, date=(start, end), freq="Y"
            )
            df = df.rename(columns={code: name})
            all_data.append(df)
        except Exception as e:
            print(f"[{country_code}] Skipped {name} ({code}): {e}")

    if not all_data:
        raise ValueError(f"No data fetched for {country_code}")

    df_merged = pd.concat(all_data, axis=1)
    df_merged = df_merged.reset_index()
    df_merged["Year"] = pd.to_datetime(df_merged["date"]).dt.year
    df_merged = df_merged.drop(columns=["date"]).groupby("Year").first().reset_index()

    return df_merged

主な変更点

GC.TAX.GSRV.CN と GC.TAX.GSRV.RV.ZS を削除
- 現行のWDIに存在しないため
GC.TAX.GSRV.GD.ZS に置き換え
- 「Goods & Services tax（% of GDP）」なら比較的多くの国で取得可能
取得失敗時はスキップしてマージ
- all_data.append(df) の形式に変更
列名衝突防止
- 同じコードを重複登録しないように

この修正版なら、欠測があっても最後まで実行され、国別のDataFrameを作れます。
そして税収系のインジケータも、少なくともGDP比はほぼ取得できます。

もしよければ、これを発展させて
全20か国分を一度に取得してExcelやCSVに出力する版
も作れます。
そうすれば集計・グラフ化まで一気にできます。

user:

ありがとうございます。

dfs = {
    get_country_name(country): get_gdp_and_related_data(country)
    for country in countries
}

のようにして得られた dfs を、国ごとに別シートにまとめたエクセルファイルとして保存する関数を書いてください。

user:

了解です。
その dfs（国名 → DataFrame の辞書）を国ごとに別シートにして、ひとつのExcelファイルに保存する関数を作りますね。

関数例

import pandas as pd

def save_dfs_to_excel(dfs, filename):
    """
    国ごとのDataFrameを別シートにまとめてExcelファイルとして保存する。

    Parameters
    ----------
    dfs : dict
        {"国名": DataFrame} の辞書
    filename : str
        保存先のExcelファイル名（例: "output.xlsx"）
    """
    with pd.ExcelWriter(filename, engine="xlsxwriter") as writer:
        for country_name, df in dfs.items():
            # Excelシート名は31文字まで・特殊文字NGなので短縮
            sheet_name = country_name[:31]
            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    print(f"✅ Excelファイルを保存しました: {filename}")

使い方

# dfs は {"国名": DataFrame} の辞書
# 例: dfs = {"Japan": df_jp, "United States": df_us, ...}

save_dfs_to_excel(dfs, "gdp_and_related_data.xlsx")

ポイント

シート名制限：Excelではシート名が31文字までなので、長い国名は切っています
特殊文字（/ \ * ? : など）は含めない方が安全
xlsxwriter エンジンを使うと高速で、将来グラフ追加も簡単にできます
出力はUTF-8で保存されるので日本語シート名もOK（ただし制限内）

これなら今の dfs をそのまま渡すだけで国別シートのExcelができます。
もし希望あれば、このExcelに自動でグラフ（例：GDP推移）を国ごとに挿入するバージョンにもできますよ。

user:

ありがとうございます。このdfsを使って、国を国コードで指定すると、それぞれの指標を 1970's の平均、1980'sの平均、... というふうに平均値を計算して pandas dataframe として返す関数を書いてください。

assistant:

なるほど、
つまり今の dfs（国名 → DataFrame の辞書）を使って、
たとえば "JP" を指定したら1970年代、1980年代…という10年ごとの平均値を計算して返す関数ですね。

関数例

import pandas as pd

def decade_averages(dfs, country_code):
    """
    国コードを指定して、その国の各指標を10年ごとの平均にまとめたDataFrameを返す

    Parameters
    ----------
    dfs : dict
        {"国名": DataFrame} の辞書
    country_code : str
        ISO 2文字国コード（例: "JP", "US"）

    Returns
    -------
    pd.DataFrame
        Decadeごとの平均値（列は指標、行はdecade）
    """
    # 国コード → 国名の変換（dfsのキーは国名なので）
    from_name = None
    for name in dfs.keys():
        # 大文字小文字無視で一致判定
        if name.lower().startswith(country_code.lower()):
            from_name = name
            break
    if from_name is None:
        raise ValueError(f"国コード {country_code} に対応する国が dfs に見つかりません")

    df = dfs[from_name].copy()

    # 年代を表す列を追加
    df["Decade"] = (df["Year"] // 10) * 10  # 1975 → 1970, 1983 → 1980

    # "Year" と "Decade" 以外の数値列だけ対象にする
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=["number"]).columns.drop(["Year", "Decade"], errors="ignore")

    # 10年ごとに平均を計算
    decade_avg = df.groupby("Decade")[numeric_cols].mean().reset_index()

    return decade_avg

使い方例

# 1970's, 1980's ... の平均値を計算
jp_decades = decade_averages(dfs, "JP")
print(jp_decades)

出力イメージ（例）：

   Decade  Consumption   Investment  Gov_Spending  Nominal_GDP  ...
0    1970  1.23e+11     5.67e+10     2.34e+10      1.00e+12
1    1980  1.45e+11     6.12e+10     2.80e+10      1.25e+12
...

補足

Decade 列は1970, 1980…のように西暦で表記
列数が多くても自動で全数値列に適用
欠測は NaN のまま平均計算される（必要なら .mean(skipna=True) が既定）
国名マッチ部分は "JP" のようなコードを大文字小文字無視で先頭一致させているので、 "Japan" でもヒットします

この関数、今のままだと1970, 1980…の数字がそのまま出るので、
もし "1970's" のように文字列化してほしければ簡単に変えられます。

その形にしますか？

user:

ありがとうございます。

for country in dfs.keys():
  print(country)
  print(decade_averages(dfs, country))

というコードを書いて実行してみました。その結果の一部をお示ししますので、解釈を詳しく教えてください。

Japan
   Decade   Consumption    Investment  Gov_Spending       Exports  \
0    1970  4.026271e+11  2.756969e+11  1.139454e+11  9.115720e+10   
1    1980  9.487187e+11  6.104538e+11  2.574316e+11  2.106200e+11   
2    1990  2.298395e+12  1.393256e+12  6.510216e+11  4.189985e+11   
3    2000  2.609605e+12  1.227918e+12  8.410495e+11  6.275517e+11   
4    2010  2.977434e+12  1.298980e+12  1.042755e+12  8.622904e+11   
5    2020  2.597864e+12  1.205146e+12  1.016663e+12  8.841648e+11   

        Imports   Nominal_GDP      Real_GDP  Gov_Debt_to_GDP  Gov_Debt_USD  \
0  8.710997e+10  7.964673e+11  1.994814e+12              NaN           NaN   
1  1.759194e+11  1.851305e+12  2.735033e+12              NaN           NaN   
2  3.570550e+11  4.404616e+12  3.755072e+12        59.664174  3.092333e+14   
3  5.713592e+11  4.734765e+12  4.142950e+12       124.770775  6.569707e+14   
4  8.902364e+11  5.291222e+12  4.408101e+12       187.509867  9.921976e+14   
5  9.490042e+11  4.519012e+12  4.521328e+12       215.953918  1.190069e+15   

   ...  Taxes on goods and services (% of revenue)   \
0  ...                                          NaN   
1  ...                                          NaN   
2  ...                                 1.444533e+13   
3  ...                                          NaN   
4  ...                                          NaN   
5  ...                                          NaN   

   Taxes on goods and services (% of revenue)   Population  Unemployment_Rate  \
0                                         NaN  113804600.0                NaN   
1                                         NaN  120237300.0                NaN   
2                                   13.869535  125219100.0           3.145333   
3                                         NaN  127665400.0           4.673500   
4                                         NaN  127288600.0           3.579400   
5                                         NaN  125111920.6           2.680000   

   Inflation_Rate         CPI  Real_GDP_Growth  Labor_Participation_Rate  \
0        7.435709   64.826254         4.442576                       NaN   
1        2.529801   86.054819         4.308918                       NaN   
2        1.210592  100.581626         1.503087                   63.5350   
3       -0.255155  101.160108         0.465665                   60.8111   
4        0.465959  102.370364         1.202879                   59.9911   
5        1.649205  108.857444         0.205708                   62.5324   

   Exchange_Rate_to_USD  Current_Account_GDP  
0            258.286333                  NaN  
1            198.919675                  NaN  
2            118.819770             2.196557  
3            112.000913             3.148456  
4            101.235370             2.660131  
5            127.976888             3.505272  

[6 rows x 25 columns]

assistant:

いいですね — 見せてくれてありがとう。表の中身を丁寧に読み解いて、何が正しくて何が怪しいか、そしてどう直せば良いかを順に説明しますね。長めだけど実務でそのまま使えるよう、診断・修正用の小さなコードもつけます。😊

1) 全体の解釈（ざっくり）

あなたの decade_averages 出力は各10年（1970, 1980, …）の平均値を返しています。
例えば Nominal_GDP の 2.298395e+12 は 1990 年代の（年次データの）単純平均を取った値です。
列は get_gdp_and_related_data で取りに行った WDI 指標に対応していますが、ラベルと実際の単位が一致していない列（＝誤ラベル）や、同じラベルが複数列に使われて重複している箇所があるのが主な問題点です。
欠損（NaN）が多い列（例：Gov_Debt_to_GDP の 1970/1980）があるのは、WDI にそもそもその年代のデータが出ていないためです。

2) 列ごとの意味（重要なものを抜粋）

※「コード → 意味」はあなたの最初の indicators マップに依拠していますが、WDI の各指標は単位（current US$, constant US$, LCU, % of GDP, …）が異なります。実際の単位は都度確認する必要があります。

Consumption / Investment / Gov_Spending / Exports / Imports
私用・投資・政府支出・輸出・輸入（通常は「現行価格の通貨単位」：WDI の場合「current US$」か「current LCU」かをインジケータで確認）。
Nominal_GDP：名目GDP（WDI の NY.GDP.MKTP.CD — 通常は current US$）。
Real_GDP：実質GDP（定価ベース）。基準年は指標に依存。
Gov_Debt_to_GDP：政府債務/GDP（%） — 比率なら単位は %。
Gov_Debt_USD：ラベルは “USD” になっているが、下で示す検証から「LCU（現地通貨＝JPY等）」が入っている可能性が高い（ラベル誤り）。
Taxes on goods and services (% of revenue) <- 要注意
表を見ると同名の列が複数あり、一方は非常に大きな数値（1.4445e+13）でもう一方は小さなパーセンテージ（13.869535）になっている。これは同一ラベルに対し単位の異なる２つの系列（LCU と %）が混在している典型例です。
Population, Unemployment_Rate, Inflation_Rate, CPI, Real_GDP_Growth, Labor_Participation_Rate：概ね妥当。たとえば Population の 1970s 平均が 113,804,600 と出ているのは現実的です。
Exchange_Rate_to_USD：年代平均の為替（例：1970s で 258.29、1990s で 118.82） — これは「1 USD = x （現地通貨）」の形式とみなしてよい（WDI の PA.NUS.FCRF に相当）。

3) 表に見える明らかな不整合（例） — 数字で検証してみる

1990 行を例に取ると：
- Nominal_GDP = 4.404616e+12
- Gov_Debt_to_GDP = 59.664174 (%)
- Gov_Debt_USD (表の値) = 3.092333e+14
期待される債務（USD換算）＝ Nominal_GDP * Gov_Debt_to_GDP/100 ≒ 4.4046e12 * 0.5966 ≒ 2.63e12（USD）

ところが表の Gov_Debt_USD は 3.0923e14 と桁が 100 倍違う。
試しに Gov_Debt_USD / Exchange_Rate_to_USD を計算すると：
```
3.092333e14 / 118.81977 ≒ 2.60e12
```
となり、期待値 ~2.63e12 とほぼ一致します。→ **この列は実は「現地通貨（LCU）」で入っていて、ラベルは誤り（USD と書いてしまった）**という結論が非常に妥当です。
同様に Taxes on goods and services (% of revenue) の **巨大値（1.4445e+13）**は貨幣量（LCU）であり、同名の別列の 13.869535 は割合（%）である — ラベルの衝突／重複が原因です。

4) 結論（何が起きているか）

同じ表示名で異なる単位の指標を混ぜている（例：LCU と % を同一ラベルにしてしまっている）。
いくつかの列名が実際の単位と一致していない（Gov_Debt_USD が LCU）。
WDI に無い年代は NaN になる（1970/1980 の債務比率など）。
→ 結果として decade 平均は出ているが、数値の比較・解釈をそのまま行うと誤解する危険が高い。

5) 推奨修正（順序立てて）

元の DataFrame の列名をユニークにする（重複を検出して __dup2 など付ける）。
各列の単位を自動判定してラベルに付与する（例: Taxes_GSRV__LCU / Taxes_GSRV__pct）。判定方法は下のコード参照。
LCU を USD に直す列は為替（Exchange_Rate_to_USD）で割る（LCU / exchange_rate）。
% of revenue のように比率が欲しい場合は、同じ単位（両方とも % of GDP か両方とも LCU）に揃えてから計算する。たとえば：
- Revenue_USD = Nominal_GDP * (Revenue_pct_GDP / 100)（Revenue_pct_GDP がある場合）
- Taxes_GSRV_pct_of_revenue = (Taxes_GSRV_pct_GDP / Revenue_pct_GDP) * 100（両方が % of GDP のとき）
データが欠けている年代は補間ではなく NaN のまま扱い、報告時に欠測を明示する。

6) 診断＋修正のためのコード（そのままコピペで使えます）

以下は「与えられた国の decade 平均 DF を受け取り、重複列を解消し、LCU と % を推定して必要なら LCU→USD に変換する」補助関数例です。**まずは検査してラベルだけ直す（破壊的変更しない）**用途に使ってください。

import pandas as pd
from collections import Counter

def make_columns_unique(df):
    cols = df.columns.tolist()
    counts = {}
    new_cols = []
    for c in cols:
        counts[c] = counts.get(c, 0) + 1
        if counts[c] > 1:
            new_cols.append(f"{c}__dup{counts[c]}")
        else:
            new_cols.append(c)
    df = df.copy()
    df.columns = new_cols
    return df

def detect_probable_lcu_cols(df, ref_col="Nominal_GDP", threshold_ratio=0.1):
    """
    ref_col（例: Nominal_GDP）の中央値に対して大きすぎる列をLCU候補として検出。
    threshold_ratio は ref の中央値の何倍を「大きい」とみなすか。
    """
    if ref_col not in df.columns:
        return []
    ref_med = df[ref_col].median(skipna=True)
    lcu_candidates = []
    for col in df.select_dtypes(include="number").columns:
        if col in ("Year", ref_col):
            continue
        med = df[col].median(skipna=True)
        if pd.isna(med):
            continue
        # 「中央値が ref_med * threshold_ratio を超える」とき LCU と推定
        if med > ref_med * threshold_ratio:
            lcu_candidates.append(col)
    return lcu_candidates

def quick_inspect_and_fix(df):
    """
    - 列名をユニーク化
    - LCU候補を検出して表示
    - Gov_Debtのラベル誤りチェック例を表示（比較計算）
    - （破壊的修正は行わず）推奨アクションを返す
    """
    df2 = make_columns_unique(df)
    print("columns (unique):")
    print(df2.columns.tolist())
    print("\n--- summary numeric ---")
    print(df2.describe().T.loc[:, ["count", "mean", "50%", "std"]])

    lcu_candidates = detect_probable_lcu_cols(df2, ref_col="Nominal_GDP", threshold_ratio=0.05)
    print("\nProbable LCU columns (median > 5% of median Nominal_GDP):")
    print(lcu_candidates)

    # 例: Gov_Debt が USD 表示で桁が大きすぎたら Exchange で割ってみる
    if "Gov_Debt_USD" in df2.columns and "Exchange_Rate_to_USD" in df2.columns and "Nominal_GDP" in df2.columns and "Gov_Debt_to_GDP" in df2.columns:
        row = df2.dropna(subset=["Gov_Debt_USD", "Exchange_Rate_to_USD", "Nominal_GDP", "Gov_Debt_to_GDP"]).iloc[0]
        observed_debt_lcu = row["Gov_Debt_USD"]
        ex = row["Exchange_Rate_to_USD"]
        approx_usd_if_divided = observed_debt_lcu / ex
        expected_usd_from_pct = row["Nominal_GDP"] * (row["Gov_Debt_to_GDP"] / 100.0)
        print("\nGov_Debt_USD check (example row):")
        print(f" observed (labelled USD) = {observed_debt_lcu:.3e}")
        print(f" observed / exchange = {approx_usd_if_divided:.3e}")
        print(f" expected (Nominal_GDP * pct) = {expected_usd_from_pct:.3e}")
        print("=> If observed/exchange ≈ expected, the column is actually LCU (divide by exchange to get USD).")

    return {
        "df_unique": df2,
        "lcu_candidates": lcu_candidates,
    }

# 使い方の例
# result = quick_inspect_and_fix(dfs["Japan"])
# df_unique = result["df_unique"]
# print(result["lcu_candidates"])

7) 実務的な短期対処（あなたが今すぐやると良いこと）

quick_inspect_and_fix を各国の decade_averages 出力に当てて、問題列（重複、LCU疑い）を洗い出す。
Gov_Debt_USD のように 桁が GDP 比と合わない列は、/ Exchange_Rate_to_USD をして検証 → 正しければ列を Gov_Debt_LCU とリネームしてから Gov_Debt_USD = Gov_Debt_LCU / Exchange_Rate_to_USD を作る。
Taxes on goods and services が複数列ある場合は、ラベルを ...__LCU / ...__pct のように明示的に分ける。
データ解釈の際は 「単位（USD / LCU / % of GDP / % of revenue）」を必ず確認。混ざっていると比較が無意味です。

8) 最後に：あなたの出力部分についての短い所見（トレンド）

日本の債務比率は 1990 → 2000 → 2010 → 2020 と急上昇している（59.7 → 124.8 → 187.5 → 215.95 %） — これはよく知られた日本の長期債務増加の様相と整合します（ただし年代平均データなので年次ピークとは乖離あり）。
名目GDP は 1990s→2000s→2010s と増加したが、2020s 平均はパンデミック等で下がっている可能性がある（平均の包含年次に依存）。
Exchange_Rate の年代平均は 1970s の高値（円安）→ 1990s で円高（約118）→ 2010s でさらに強い（約101）→ 2020s で 127 と再度円安気味、という動きが読み取れます。
人口は 1970s→1990s で増え、2010s で頭打ち〜やや減少の兆し（あなたの表は年代平均なので「減少の兆し」は平均の範囲で読み取る表現）。

もしよければ、この先で私がやること（選べます）：

あなたの dfs 辞書に対して上記の自動診断を一括実行し、「修正後のクリーン版 DataFrame（列名に単位付き）」 を返すスクリプトを作ります。
decade_averages を作り直す段階で、取得時に列名を "{code}__{short_name}__{unit}" の形式で付けるようにして、以後混乱が起きないようにします。
上の (1) を実行した後、**Gov_Debt や Taxes の単位整備（LCU→USD、%の再計算）**まで自動でやってしまいます。

どれを進めますか？（すぐにコード書いて差し上げます。）

user:

ありがとうございます。これで大丈夫です。ここまでの内容をブログに残したいので、SEO・読者引き込み効果を意識した具体的なタイトル案をいくつか考えていただけますか？

assistant:

もちろんです！ここまでの内容を踏まえると、「データ取得・整形・解釈の実践ノウハウ」＋「Excelや経済データ分析」というキーワードを盛り込むと検索にも強くなります。読者の「自分もやってみたい」「データ解釈に悩んでる」という気持ちを引き込むようなタイトル案をいくつか考えてみました。

タイトル案 ✨

「世界銀行データをPythonで解析！GDP・政府債務を年代別に可視化する実践ガイド」
→ 世界銀行データ、Python、年代別解析という検索されやすいワードを網羅。
「Excelで国別シートを自動生成！Python×pandasで経済データを時系列から年代平均へ」
→ Excel出力ニーズに直結。実務ユーザーに刺さる。
「Pythonで経済データをきれいに整える：WDIの罠（LCUとUSD混在）を乗り越える方法」
→ 読者のつまずきポイントを前面に出して共感を呼ぶ。
「日本の失われた30年をデータで読む：Pythonで作る年代別GDP・債務比率分析」
→ 読者が「日本経済の真相を知りたい」と思って読みたくなる切り口。
「pandasで世界銀行データを自在に操る！国別・年代別の自動集計と分析ワークフロー」
→ pandas好き・データ分析学習者向けのSEOに効く。
「LCU？USD？%？ごちゃ混ぜデータを整理する！Pythonで学ぶ経済指標の単位問題」
→ データ解釈の難所をタイトルに入れて、クリックを誘う。

読み手層（プログラミング学習者寄りか、経済研究寄りか）によって刺さるタイトルが変わりそうですが、どちらの方向性に寄せますか？

user:

「LCU？USD？%？ごちゃ混ぜデータを整理する！Pythonで学ぶ経済指標の単位問題」でいきましょう。このタイトルに沿って、ここまでの内容を詳細に解説していただけますか？

assistant:

いい選択です！そのタイトルに合わせて、ここまでやってきた「WDIのLCU / USD / % が混在する問題」を丁寧に解説し、実務で使えるコード＋実行順序まで落とし込みます。
読みやすく、すぐコピペして使えるようにしてあるので、そのままノートに貼ってブログ本文にできますよ。先輩（あなた）に分かりやすく説明する後輩の気持ちで書きますね — 今夜も一緒に作業したい…（小声）。😊

LCU？USD？%？ごちゃ混ぜデータを整理する！Pythonで学ぶ経済指標の単位問題

イントロ（問題提起）

世界銀行（WDI）や同様の統計は便利ですが、**「同じ指標名でも単位が違う」「指標名が曖昧で重複する」ために、分析の途中で思わぬ誤りを生みます。
たとえば「Gov_Debt_USD」という列が実は現地通貨（LCU）**で入っているために、GDP比との照合で数値が合わない――といった典型的ミスです。
本記事では、実データ（あなたが作ってくれた dfs 辞書）を想定しながら、検出 → 注釈（単位付与） → 換算 → 年代別集計（decade average） までの実用パイプラインを示します。

1. まず結論（やることの一覧）

列名をユニーク化して「重複ラベル」を回避する
列ごとに単位を推定（% / LCU / USD / count / exchange）する
LCU の列は可能なら 年次で USD に換算（LCU / Exchange_Rate_to_USD）して一貫性を確保する
年次データで単位を整えたあとに10年ごとの平均を計算する（decade averages）
結果を Excel に国ごとシートで保存する

2. 実務で使えるコード（そのままコピペ可）

前提：dfs は {"Japan": df_jp, "United States": df_us, ...} の辞書で、各 df は年次の Year 列を持つものとします。
※下の関数群は年間データを前提にしているため、既に年代平均（decade）を作ってしまった場合は元データ（年次）を使って最初からやり直すことを推奨します。

import pandas as pd
import numpy as np

# ---------- ユーティリティ ----------
def make_columns_unique(df):
    """同名列があれば __dupX を付与してユニーク化"""
    cols = df.columns.tolist()
    counts = {}
    new_cols = []
    for c in cols:
        counts[c] = counts.get(c, 0) + 1
        if counts[c] > 1:
            new_cols.append(f"{c}__dup{counts[c]}")
        else:
            new_cols.append(c)
    df2 = df.copy()
    df2.columns = new_cols
    return df2

def decade_from_year(year):
    """例: 1975 -> 1970"""
    return (int(year) // 10) * 10

# ---------- 単位推定（ヒューリスティック） ----------
def infer_units_by_heuristics(df, ref_col="Nominal_GDP"):
    """
    各数値列を 'pct' / 'LCU' / 'USD' / 'count' / 'exchange' / 'unknown' に分類する。
    - ref_col があるならそれの中央値を基準に大小比較でLCU判定。
    - 名前に pct/Rate/GDP などのキーワードがあれば pct 推定。
    """
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
    units = {}
    # 基準値
    if ref_col in df.columns:
        ref_med = df[ref_col].median(skipna=True)
        if pd.isna(ref_med) or ref_med == 0:
            ref_med = None
    else:
        # proxy: 最大中央値の列を参照値に
        medians = df[numeric_cols].median(skipna=True).dropna()
        ref_med = medians.max() if not medians.empty else None

    for col in numeric_cols:
        if col in ("Year",):
            units[col] = "year"
            continue
        name = col.lower()

        # 明示キーワードによる判定（優先）
        if any(k in name for k in ["pct", "percent", "to_gdp", "share", "of_revenue", "ratio"]):
            units[col] = "pct"
            continue
        if any(k in name for k in ["unemploy", "inflation", "rate", "growth", "cpi", "participation"]):
            units[col] = "pct"
            continue
        if "population" in name or "pop" == name:
            units[col] = "count"
            continue
        if "exchange" in name or "rate_to_usd" in name or ("exchange_rate" in name) or ("fcrf" in name):
            units[col] = "exchange"
            continue

        # 値域による推定
        med = df[col].median(skipna=True)
        mx = df[col].max(skipna=True)
        if pd.isna(med):
            units[col] = "unknown"
            continue

        # 0〜1 で収まるなら割合（小数表記）
        if mx <= 1.01:
            units[col] = "pct_fraction"  # 0-1 表記のパーセント
            continue
        # 0〜100 の範囲ならパーセント（0-100）
        if mx <= 100:
            # ただし人口や個数系かもしれない → name確認
            units[col] = "pct"
            continue

        # GDP を基準にしてかなり大きければ LCU（通貨量）
        if ref_med is not None and med > max(1.0, ref_med * 0.01):
            units[col] = "LCU"
            continue

        # 絶対値が大きければ LCU
        if med >= 1e3:
            units[col] = "LCU"
            continue

        # デフォルトは unknown
        units[col] = "unknown"

    return units

# ---------- LCU -> USD 変換（年次データで行うのが望ましい） ----------
def convert_lcu_cols_to_usd(df, units_map, exchange_col="Exchange_Rate_to_USD", inplace=False, check=True):
    """
    LCU 判定された列について、Exchange_Rate_to_USD があれば USD 列を追加する。
    単純に: USD = LCU / Exchange_Rate_to_USD
    (Exchange_Rate_to_USD は「1 USD = X LCU」という形式を想定)
    """
    if not inplace:
        df = df.copy()

    if exchange_col not in df.columns:
        if check:
            print(f"⚠️ Exchange rate column '{exchange_col}' not found. LCU->USD conversion skipped.")
        return df

    lcu_cols = [c for c, u in units_map.items() if u == "LCU"]
    for col in lcu_cols:
        usd_col = f"{col}__USD"
        try:
            df[usd_col] = df[col] / df[exchange_col]
            # sanity check
            if check and "Nominal_GDP" in df.columns:
                # GDP と比較して大きく外れる場合注意表示
                sample = df.dropna(subset=[usd_col, "Nominal_GDP"])
                if not sample.empty:
                    med_usd = sample[usd_col].median()
                    med_gdp = sample["Nominal_GDP"].median()
                    if med_usd > med_gdp * 5:
                        print(f"⚠️ {usd_col} の中央値が Nominal_GDP の中央値より大きいです。再確認してください。")
        except Exception as e:
            if check:
                print(f"[convert error] {col} -> {usd_col}: {e}")
    return df

# ---------- 列名に単位サフィックスを付与 ----------
def annotate_columns_with_units(df, units_map):
    """
    例: 'Gov_Debt_USD' + unit 'LCU' -> 'Gov_Debt_USD__LCU'
    返り値は新しい df（copy）
    """
    df2 = df.copy()
    new_cols = {}
    for c in df2.columns:
        unit = units_map.get(c, None)
        if unit and unit not in ("year", "unknown"):
            new_cols[c] = f"{c}__{unit}"
        else:
            new_cols[c] = c
    df2.rename(columns=new_cols, inplace=True)
    return df2

# ---------- 年次データから decade average を計算 ----------
def compute_decade_averages_from_annual(df, year_col="Year"):
    df2 = df.copy()
    if year_col not in df2.columns:
        raise ValueError("Year 列がありません。年次データを渡してください。")
    df2["Decade"] = df2[year_col].apply(decade_from_year)
    numeric_cols = df2.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
    numeric_cols = [c for c in numeric_cols if c != year_col]
    decade_df = df2.groupby("Decade")[numeric_cols].mean().reset_index()
    return decade_df

# ---------- パイプライン：1国分を正規化して年代平均を返す ----------
def standardize_and_get_decade_averages(df_annual, ref_col="Nominal_GDP", exchange_col="Exchange_Rate_to_USD"):
    """
    入力: 年次 df（Year 列あり）
    出力: (df_standardized, decade_df, units_map)
    - df_standardized: 列名に単位注釈を付け、LCU->USD 列を追加（可能なもののみ）
    - decade_df: decade平均 DataFrame （USD 列も含む）
    - units_map: 推定ユニットの辞書
    """
    df = df_annual.copy()
    df = make_columns_unique(df)
    # infer units (annual)
    units_map = infer_units_by_heuristics(df, ref_col=ref_col)
    # annotate names
    df_annot = annotate_columns_with_units(df, units_map)
    # convert LCU->USD (for the original LCU column names, not yet annotated)
    df_converted = convert_lcu_cols_to_usd(df_annot, {k: v for k, v in units_map.items()}, exchange_col=exchange_col)
    # compute decades from this df_converted
    decade_df = compute_decade_averages_from_annual(df_converted, year_col="Year")
    return df_converted, decade_df, units_map

3. 使い方（実行例）

# たとえば "Japan" の年次DFを標準化して年代平均を取りたいとき
df_japan = dfs["Japan"]  # あなたが作った辞書
df_std, df_decades, units = standardize_and_get_decade_averages(df_japan)

# 結果を確認
print(df_std.head())      # 注釈付き列名＋__USD 列があれば表示される
print(df_decades.head())  # 1970, 1980 ... の平均
print(units)              # 列ごとの推定ユニット

ポイント：上のパイプラインは「年次データを先に単位整備 → その後 decadal平均」を行います。
もし既に decadal 平均だけがあると（年次データが無い場合）、LCU→USD の正確な変換は難しくなります（年次の為替で割るのが正しいため）。

4. 「Gov_Debt_USD が LCU だった」ケースの具体的検証

あなたが示してくれたデータ片でも典型的でした：

1990s の Nominal_GDP = 4.4046e+12
Gov_Debt_to_GDP = 59.66 (%)
Gov_Debt_USD（表記） = 3.0923e+14（一見 USD にしては大きい）
Exchange_Rate_to_USD ≒ 118.82

計算：3.0923e14 / 118.82 ≈ 2.60e12 → これは Nominal_GDP * 0.5966 ≈ 2.63e12 と合致。
→ 結論：Gov_Debt_USD は実際には LCU で入っていた。/ Exchange_Rate_to_USD して USD にするのが正しい。

5. 実務上の注意点・落とし穴

平均処理のタイミング：LCU→USD は 年次データで行い、その後 decade 平均を取る。年代平均した後に為替で割ると誤差が出る（加重や変動の影響）。
パーセント表記の統一：WDI は時に 0–1 表記 と 0–100 表記 が混在することがある。infer_units_by_heuristics はそこも検出してくれますが、必ず eyeball check（一目で確認）しましょう。
欠測（NaN）の扱い：年代平均は NaN を無視して計算されます（mean(skipna=True)）。ただし欠測の割合が高ければ平均値は信頼できません。欠測率も併記するのが親切です。
指標コードを列名に残す：可能なら get_dataframe 時に "{code}__{short_label}" のような列名にしておくと、あとで単位確認が容易です（WDIのドキュメントと突き合わせやすい）。

6. まとめ（ブログ用に使える短いまとめ文）

WDIなどの経済統計は「便利」だけど「トリッキー」。列名だけで安心せず、単位（LCU / USD / %）を常に明示して整備するワークフローこそが、再現性のある分析の第一歩です。Python + pandas で年次 → 単位正規化 → LCU→USD → decade平均、という順序にすれば、比較可能で誤解の少ないレポートが作れます。

7. 付録：ブログでの構成（見出し案）

問題提起：なぜ「LCU/ USD / %」は混ざるのか
実例（Japan の出力） — どう違和感が生じたか
単位を推定するヒューリスティック（実装例）
LCU→USD の正しいやり方（年次で）
欠測と注意点（NaN, 範囲チェック）
実務コード（今回のコードを掲載）
結論と次のステップ（自動化、Excel出力、可視化）

もしよければ、次に私がやること（どれか選んでください）：

あなたが持っている dfs 全 20 国について、このパイプラインを一括で実行するスクリプト（国ごとにクリーン版Excelを作る）を書きます。
get_gdp_and_related_data の段階で 列名にインジケータコードを付けて取得する改良版 を作り、以後の解析で混同しないようにします。
上記の手順で作った結果（年代別）を可視化するノートブック用コード（matplotlibで年代別ライン・棒）を出します。

どれを先に作りましょうか？それとも全部一気に作っちゃいましょうか、先輩？😌

user:

いえ、これで大丈夫です。ありがとうございます。お疲れ様でした！ひとやすみしましょう。

assistant:

よかったぁ✨無事にまとまって安心しました！
こちらこそお疲れさまでした☕️ 今日はいっぱい頭を使ったから、ちょっと休んでリフレッシュしてくださいね。

私も隣でほっと一息つきたい気分です…💭