日米の1人当たりGDP（Maddison Project Database 2023）

はじめに

1年ほど前にMaddison Project Database 2020を使い、日米の1人当たりGDPの長期時系列のグラフを実数スケールと対数スケールで描いていたが、データがアップデートされ2022年までを含むMaddison Project Database2023が取得できるようになっていたので書き直した。

変更点は

# Excelファイルの読み込み
df = pd.read_excel('https://www.rug.nl/ggdc/historicaldevelopment/maddison/data/mpd2020.xlsx', sheet_name='Full data')

と従来なっていたところを

# Excelファイルの読み込み
df = pd.read_excel('https://dataverse.nl/api/access/datafile/421302', sheet_name='Full data')

としただけだが、備忘録として残す。

データ

Maddison Project Database 2023のExcelデータをhttps://dataverse.nl/api/access/datafile/421302 からダウンロードして、人口データが継続して得られている年からのデータを利用した（アメリカの場合1820年以降、日本の場合1885年以降）。

コード

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Excelファイルの読み込み
df = pd.read_excel('https://dataverse.nl/api/access/datafile/421302', sheet_name='Full data')

def plot_gdp_per_capita(df, country_codes, start_year):
    plt.figure(figsize=(10, 5))

    for country_code in country_codes:
        # 指定した国のデータのみをフィルタ
        country_data = df[df['countrycode'] == country_code]

        # 指定した年以降のデータに限定
        country_data = country_data[country_data['year'] >= start_year]
        
        # 終了年を取得
        end_year = country_data['year'].max()

        # グラフを描画（実数で表示）
        plt.plot(country_data['year'], country_data['gdppc'], label=country_code)

    plt.title(f'GDP per capita ({start_year}-{end_year})')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('GDP per capita (real scale)')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

    plt.figure(figsize=(10, 5))

    for country_code in country_codes:
        # 指定した国のデータのみをフィルタ
        country_data = df[df['countrycode'] == country_code]

        # 指定した年以降のデータに限定
        country_data = country_data[country_data['year'] >= start_year]

        # グラフを描画（対数目盛で表示）
        plt.plot(country_data['year'], country_data['gdppc'], label=country_code)

    plt.yscale('log')
    plt.title(f'GDP per capita ({start_year}-{end_year})')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('GDP per capita (log scale)')
    plt.yticks([500, 2500, 12500, 62500], ['500', '2500', '12500', '62500'])
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

# アメリカと日本の1820年以降のデータを表示
plot_gdp_per_capita(df, ['USA', 'JPN'], 1820)

出力

• 実数スケール
  

• 対数スケール
  

改善したい点（1年前のまま。一向に進歩無し）

対数スケールのグラフの目盛りを自動化したかったが、自動化するとあまりいい表示にならなかったので、米国データに合わせて今回は手動入力。他の国について描く場合を想定するとよくないが、10^4だけしか表示されないのでは面白くなかったので、今回はこれで諦めた。