はじめに
- PandasとMatplotLibを使用して簡単なデータの可視化を行います。
- 今回は国勢調査が提供するデータから男女別人口－全国，都道府県（大正９年～平成27年）を利用します。
データを読み込む
まずは、データを読み込んで、内部の構造を見てみましょう。
import numpy as np
import pandas as pd
import codecs as cd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns #後で使いますので、更新予定です。
with cd.open('../data/data001.csv', "r", "Shift-JIS", "ignore") as csv_file:
data = pd.read_csv(csv_file)
data.info() #データの構造を見る
data.head(10) #20行頭からデータを表示する
実行結果を見ると、popluationの数字がobjectとなっており、
文字列であることがわかります。
## data.info() の実行結果
RangeIndex: 982 entries, 0 to 981
Data columns (total 8 columns):
code 982 non-null object
name 980 non-null object
jp_year_category 980 non-null object
jp_year 980 non-null float64
year 980 non-null float64
popluation 980 non-null object
pop_men 980 non-null object
pop_women 980 non-null object
dtypes: float64(2), object(6)
memory usage: 61.5+ KB
また、head()関数を利用した結果から、'name'列を見ると、都道府県名ごとのデータと全国のデータも入っていることもわかりますね。 後で使用する都道府県のコードもわかります。
## data.head(10)の結果
code name jp_year_category jp_year year popluation pop_men pop_women
0 0 全国 大正 9.0 1920.0 55963053 28044185 27918868
1 1 北海道 大正 9.0 1920.0 2359183 1244322 1114861
2 2 青森県 大正 9.0 1920.0 756454 381293 375161
3 3 岩手県 大正 9.0 1920.0 845540 421069 424471
4 4 宮城県 大正 9.0 1920.0 961768 485309 476459
5 5 秋田県 大正 9.0 1920.0 898537 453682 444855
6 6 山形県 大正 9.0 1920.0 968925 478328 490597
7 7 福島県 大正 9.0 1920.0 1362750 673525 689225
8 8 茨城県 大正 9.0 1920.0 1350400 662128 688272
9 9 栃木県 大正 9.0 1920.0 1046479 514255 532224
10 10 群馬県 大正 9.0 1920.0 1052610 514106 538504
11 11 埼玉県 大正 9.0 1920.0 1319533 641161 678372
12 12 千葉県 大正 9.0 1920.0 1336155 656968 679187
13 13 東京都 大正 9.0 1920.0 3699428 1952989 1746439
14 14 神奈川県 大正 9.0 1920.0 1323390 689751 633639
15 15 新潟県 大正 9.0 1920.0 1776474 871532 904942
16 16 富山県 大正 9.0 1920.0 724276 354775 369501
17 17 石川県 大正 9.0 1920.0 747360 364375 382985
18 18 福井県 大正 9.0 1920.0 599155 293181 305974
19 19 山梨県 大正 9.0 1920.0 583453 290817 292636
データの前処理と整形を行う
- 今回は都市部と地方代表で、東京都と青森と北海道のデータを利用しましょう。
- 文字列になっているデータを数字に変換します。人口データが文字列となっているので、int型に変更しましょう。
# 青森のデータを作成
data_aomori= data[(data['code']=='2')].copy()
data_aomori.loc[:, 'popluation'] = data_aomori['popluation'].astype(int) #人口データを文字列からint型へ変更
# 北海道のデータを作成
data_hokkaido= data[(data['code']=='1')].copy()
data_hokkaido.loc[:, 'popluation'] = data_hokkaido['popluation'].astype(int) #人口データを文字列からint型へ変更
# 東京のデータを作成
data_tokyo= data[(data['code']=='13')].copy()
data_tokyo.loc[:, 'popluation'] = data_tokyo['popluation'].astype(int) #人口データを文字列からint型へ変更
データをグラフ化する
いよいよデータをグラフ化してみましょう。
- 今回は東京都と青森と北海道の人口の推移を棒グラフで横並びで表示します。
- X軸、Y軸にラベルを設定します。
- メモリの年は見やすいように縦書きに回転させます。
plt.bar(data_aomori['year'], data_aomori['popluation'], color='blue', label='Aomori', align="center")
plt.bar(data_hokkaido['year'] +1.0, data_hokkaido['popluation'], color='green', label='Hokkaido', align="center")
plt.bar(data_tokyo['year'] +2.0, data_tokyo['popluation'], color='red', label='Tokyo', align="center")
plt.xlabel('年ごとの人口の推移（東京、青森、北海道）') #x軸のラベルを設定する
plt.xticks(rotation=90) #x軸のメモリを回転させる
plt.ylabel('人') #y軸のラベルを設定する
plt.show()
このような形で、グラフ化することができました。
今回は本当に簡単ものをやってみたので、次回もう少しきれいなグラフを書くやり方をまとめる予定です。
