ふと地名を見てみると北区だの中央区だの東西南北が多く使われているような気がします。
行政区というのですが、政令指定都市20市175区と東京特別区23区の一覧を作って東西南北そろっているのはどれだけあるのか確かめてみました。
データソースの取得
まずはここで住所の一覧をダウンロードします。
今回はオプションを選ばずそのまま選びました。
市と区に分けます。
データの加工
df = pd.read_csv("download.csv", header=None, names=["id", "area", "pref_code"], dtype=str)
# 「市」と「区」を抜き出す
df = df['area'].str.extract('(.+市)?(.+区)')
df=df.rename(columns={0:'city',1:'ward'})
df=df.dropna(subset=['ward'])
# 東京都23区だけ市がないのでとりあえず東京とする
df=df.fillna({'city': '東京'})
今の状態ではこうです。
長いので省略
city | ward | |
---|---|---|
0 | 札幌市 | 中央区 |
1 | 札幌市 | 北区 |
2 | 札幌市 | 東区 |
3 | 札幌市 | 白石区 |
4 | 札幌市 | 豊平区 |
5 | 札幌市 | 南区 |
6 | 札幌市 | 西区 |
7 | 札幌市 | 厚別区 |
8 | 札幌市 | 手稲区 |
9 | 札幌市 | 清田区 |
261 | 仙台市 | 青葉区 |
262 | 仙台市 | 宮城野区 |
263 | 仙台市 | 若林区 |
264 | 仙台市 | 太白区 |
265 | 仙台市 | 泉区 |
523 | さいたま市 | 西区 |
524 | さいたま市 | 北区 |
525 | さいたま市 | 大宮区 |
526 | さいたま市 | 見沼区 |
527 | さいたま市 | 中央区 |
528 | さいたま市 | 桜区 |
529 | さいたま市 | 浦和区 |
530 | さいたま市 | 南区 |
531 | さいたま市 | 緑区 |
532 | さいたま市 | 岩槻区 |
595 | 千葉市 | 中央区 |
596 | 千葉市 | 花見川区 |
597 | 千葉市 | 稲毛区 |
598 | 千葉市 | 若葉区 |
599 | 千葉市 | 緑区 |
600 | 千葉市 | 美浜区 |
654 | 東京 | 千代田区 |
655 | 東京 | 中央区 |
656 | 東京 | 港区 |
657 | 東京 | 新宿区 |
658 | 東京 | 文京区 |
659 | 東京 | 台東区 |
660 | 東京 | 墨田区 |
661 | 東京 | 江東区 |
662 | 東京 | 品川区 |
663 | 東京 | 目黒区 |
664 | 東京 | 大田区 |
665 | 東京 | 世田谷区 |
666 | 東京 | 渋谷区 |
667 | 東京 | 中野区 |
668 | 東京 | 杉並区 |
669 | 東京 | 豊島区 |
670 | 東京 | 北区 |
671 | 東京 | 荒川区 |
672 | 東京 | 板橋区 |
673 | 東京 | 練馬区 |
674 | 東京 | 足立区 |
675 | 東京 | 葛飾区 |
676 | 東京 | 江戸川区 |
716 | 横浜市 | 鶴見区 |
717 | 横浜市 | 神奈川区 |
718 | 横浜市 | 西区 |
719 | 横浜市 | 中区 |
720 | 横浜市 | 南区 |
721 | 横浜市 | 保土ケ谷区 |
722 | 横浜市 | 磯子区 |
723 | 横浜市 | 金沢区 |
724 | 横浜市 | 港北区 |
725 | 横浜市 | 戸塚区 |
726 | 横浜市 | 港南区 |
727 | 横浜市 | 旭区 |
728 | 横浜市 | 緑区 |
729 | 横浜市 | 瀬谷区 |
730 | 横浜市 | 栄区 |
731 | 横浜市 | 泉区 |
732 | 横浜市 | 青葉区 |
733 | 横浜市 | 都筑区 |
734 | 川崎市 | 川崎区 |
735 | 川崎市 | 幸区 |
736 | 川崎市 | 中原区 |
737 | 川崎市 | 高津区 |
738 | 川崎市 | 多摩区 |
739 | 川崎市 | 宮前区 |
740 | 川崎市 | 麻生区 |
741 | 相模原市 | 緑区 |
742 | 相模原市 | 中央区 |
743 | 相模原市 | 南区 |
774 | 新潟市 | 北区 |
775 | 新潟市 | 東区 |
776 | 新潟市 | 中央区 |
777 | 新潟市 | 江南区 |
778 | 新潟市 | 秋葉区 |
779 | 新潟市 | 南区 |
780 | 新潟市 | 西区 |
781 | 新潟市 | 西蒲区 |
1008 | 静岡市 | 葵区 |
1009 | 静岡市 | 駿河区 |
1010 | 静岡市 | 清水区 |
1011 | 浜松市 | 中区 |
1012 | 浜松市 | 東区 |
1013 | 浜松市 | 西区 |
1014 | 浜松市 | 南区 |
1015 | 浜松市 | 北区 |
1016 | 浜松市 | 浜北区 |
1017 | 浜松市 | 天竜区 |
1051 | 名古屋市 | 千種区 |
1052 | 名古屋市 | 東区 |
1053 | 名古屋市 | 北区 |
1054 | 名古屋市 | 西区 |
1055 | 名古屋市 | 中村区 |
1056 | 名古屋市 | 中区 |
1057 | 名古屋市 | 昭和区 |
1058 | 名古屋市 | 瑞穂区 |
1059 | 名古屋市 | 熱田区 |
1060 | 名古屋市 | 中川区 |
1061 | 名古屋市 | 港区 |
1062 | 名古屋市 | 南区 |
1063 | 名古屋市 | 守山区 |
1064 | 名古屋市 | 緑区 |
1065 | 名古屋市 | 名東区 |
1066 | 名古屋市 | 天白区 |
1168 | 京都市 | 北区 |
1169 | 京都市 | 上京区 |
1170 | 京都市 | 左京区 |
1171 | 京都市 | 中京区 |
1172 | 京都市 | 東山区 |
1173 | 京都市 | 下京区 |
1174 | 京都市 | 南区 |
1175 | 京都市 | 右京区 |
1176 | 京都市 | 伏見区 |
1177 | 京都市 | 山科区 |
1178 | 京都市 | 西京区 |
1204 | 大阪市 | 都島区 |
1205 | 大阪市 | 福島区 |
1206 | 大阪市 | 此花区 |
1207 | 大阪市 | 西区 |
1208 | 大阪市 | 港区 |
1209 | 大阪市 | 大正区 |
1210 | 大阪市 | 天王寺区 |
1211 | 大阪市 | 浪速区 |
1212 | 大阪市 | 西淀川区 |
1213 | 大阪市 | 東淀川区 |
1214 | 大阪市 | 東成区 |
1215 | 大阪市 | 生野区 |
1216 | 大阪市 | 旭区 |
1217 | 大阪市 | 城東区 |
1218 | 大阪市 | 阿倍野区 |
1219 | 大阪市 | 住吉区 |
1220 | 大阪市 | 東住吉区 |
1221 | 大阪市 | 西成区 |
1222 | 大阪市 | 淀川区 |
1223 | 大阪市 | 鶴見区 |
1224 | 大阪市 | 住之江区 |
1225 | 大阪市 | 平野区 |
1226 | 大阪市 | 北区 |
1227 | 大阪市 | 中央区 |
1228 | 堺市 | 堺区 |
1229 | 堺市 | 中区 |
1230 | 堺市 | 東区 |
1231 | 堺市 | 西区 |
1232 | 堺市 | 南区 |
1233 | 堺市 | 北区 |
1234 | 堺市 | 美原区 |
1276 | 神戸市 | 東灘区 |
1277 | 神戸市 | 灘区 |
1278 | 神戸市 | 兵庫区 |
1279 | 神戸市 | 長田区 |
1280 | 神戸市 | 須磨区 |
1281 | 神戸市 | 垂水区 |
1282 | 神戸市 | 北区 |
1283 | 神戸市 | 中央区 |
1284 | 神戸市 | 西区 |
1432 | 岡山市 | 北区 |
1433 | 岡山市 | 中区 |
1434 | 岡山市 | 東区 |
1435 | 岡山市 | 南区 |
1462 | 広島市 | 中区 |
1463 | 広島市 | 東区 |
1464 | 広島市 | 南区 |
1465 | 広島市 | 西区 |
1466 | 広島市 | 安佐南区 |
1467 | 広島市 | 安佐北区 |
1468 | 広島市 | 安芸区 |
1469 | 広島市 | 佐伯区 |
1606 | 北九州市 | 門司区 |
1607 | 北九州市 | 若松区 |
1608 | 北九州市 | 戸畑区 |
1609 | 北九州市 | 小倉北区 |
1610 | 北九州市 | 小倉南区 |
1611 | 北九州市 | 八幡東区 |
1612 | 北九州市 | 八幡西区 |
1613 | 福岡市 | 東区 |
1614 | 福岡市 | 博多区 |
1615 | 福岡市 | 中央区 |
1616 | 福岡市 | 南区 |
1617 | 福岡市 | 西区 |
1618 | 福岡市 | 城南区 |
1619 | 福岡市 | 早良区 |
1719 | 熊本市 | 中央区 |
1720 | 熊本市 | 東区 |
1721 | 熊本市 | 西区 |
1722 | 熊本市 | 南区 |
1723 | 熊本市 | 北区 |
熊本市が東西南北と中央だけで一番きれいですね。
岡山市は東西南北かと思いきや西が中になっています。廃止されたわけでもありません。謎です。
堺市は東西南北+中+堺+美原でかなりきれいです。
浜松市も東西南北と中がそろっていますが、2024年(令和6年)1月1日から再編が行われ中央区になります。寂しいですね。
東京大阪名古屋は数が多くてごちゃごちゃしています。
このデータフレームは別で保存しておきましょう。
df.to_csv('ward.csv')
東西南北そろっている市
東西南北そろっている市を出してみましょう。
# 東西南北がどれほど含まれているか
stats=df.groupby('city').agg(lambda d: d.isin(['東区','西区','南区','北区']).sum())
stats=stats.reset_index()
# 0,1,4,5の境界値で分類する
stats['category'] =pd.cut(stats['ward'], [0, 1,4,5],right=False,labels=[1,2,3])
これで含まれているのが4なら東西南北そろっていることになります。
city | ward | category | |
---|---|---|---|
0 | さいたま市 | 3 | 2 |
1 | 京都市 | 2 | 2 |
2 | 仙台市 | 0 | 1 |
3 | 北九州市 | 0 | 1 |
4 | 千葉市 | 0 | 1 |
5 | 名古屋市 | 4 | 3 |
6 | 堺市 | 4 | 3 |
7 | 大阪市 | 2 | 2 |
8 | 岡山市 | 3 | 2 |
9 | 川崎市 | 0 | 1 |
10 | 広島市 | 3 | 2 |
11 | 新潟市 | 4 | 3 |
12 | 札幌市 | 4 | 3 |
13 | 東京 | 1 | 2 |
14 | 横浜市 | 2 | 2 |
15 | 浜松市 | 4 | 3 |
16 | 熊本市 | 4 | 3 |
17 | 相模原市 | 1 | 2 |
18 | 神戸市 | 2 | 2 |
19 | 福岡市 | 3 | 2 |
20 | 静岡市 | 0 | 1 |
つまり
- 名古屋市
- 堺市
- 新潟市
- 札幌市
- 浜松市
- 熊本市
21分の6と出ました。かなり意外です。
法則性は…?
ここで東西南北がまったくもたない、少しある、4つすべてあるに分類すると
stats.groupby('category').agg(np.sum)
このようになります。
東西南北を持たない市 | 仙台市、北九州市、千葉市、川崎市、静岡市 |
一部分持つ市 | さいたま市、京都市、大阪市、岡山市、広島市、東京、横浜市、相模原市、神戸市、福岡市 |
全部持つ市 | 名古屋市、堺市、新潟市、札幌市、浜松市、熊本市 |
よくわかりません…
大都市は東西南北そろわないと思いきや名古屋はそろっていますし、静岡は全く持たない一方で浜松はそろえてるし…
東西南北を使う自治体とそうじゃない自治体はどんな法則があるのか…
余談1
少し変わっているのが京都です。
京都市は人口の半分以上が京都市に集中しており、その中でも中心部は上中下(上京区中京区下京区)と呼ばれ、そこでなければ京都として認識されないほど中心部だけ発展しています。
他で言う中区や中央区が上中下に当たる中、東西の代わりに東山区と西京区がいます。
そして上下があるなら左右もあります。
上中下左右東西南北そろった京都はある意味最強です。
余談2
東西南北中が区に使われている名前に多いですが、その次はというと意外なことに緑という名前が使われているようです。
また、東京や大阪や名古屋には港区がありますが、それ以外にはありません。
海のある横浜や神戸にも港区は使われてもいいと思うのですが、残念ながらありませんでした。(横浜には港北と港南はある)
港区は大都市の証なのかもしれませんね