Inspiration: 人口構成は経済成長に影響するか?

CIA World FactBookのPythonによるスクレーピングに基づくデータ分析の続きです。   プログラムの解説 Data Analytics with Python by Web scraping: Illustration with CIA World Factbook   プログラム CIA-Factbook-Analytics2.ipynb   25−54歳の人口比率とGDP(PPP)との相関をとりました。 次にあるスクリプトに基づくグラフです。GDP(PPP)が$2000 billionより多い国における相関を示すグラフで相関係数が0…

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PythonでWorld FactBookをスクレープしてGDPと高齢化率あるいは生産年齢人口率との相関グラフを作成するプランの途中

FBIのWorld FactBookのサイトをスクレイプして、インターネット利用率とGDPとの相関をグラフにするプログラムです。   プログラムの解説 Data Analytics with Python by Web scraping: Illustration with CIA World Factbook   プログラム CIA-Factbook-Analytics2.ipynb   グラフ       上記のプログラムをもとに高齢化率あるいは生産年齢労働率とGDP成長率との相関をグラフにしたいと思っていますが、現時点…

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SketchBookでスクレーピングをアニメーションに

FBIのWorld Factbookからデータをスクレープしてグラフを作成しました。 一つずつデータをコピーしていたのが嘘のようです。       ついでに、SketchBookで一つ一つデータをとると手間がかかることをアニメーションで示しました。 スクリーンショットにオニオンスキンで矢印を描いてGifアニメーションにしました。  …

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米国、中国、日本、インドのGDP比較:World FactBookより

CIAの World FactBookより米国、中国、日本、インドのGDP情報を比較しました。 今回は画像で掲載しますが、次のPythonのスクリプトに従うスクレーピングにより統計処理をする予定dぇす。 Data Analytics with Python by Web scraping: Illustration with CIA World Factbook https://github.com/tirthajyoti/Web-Database-Analytics-Python/blob/master/CIA-Factbook-Analytics2.ipynb   デー…

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日本の年金の現状を考える ver. 1

年金について調べています。中間報告です。     上記は2015年度のものですが、毎年の運用に直接影響を与えるのはGPIF(年金積立金管理運用独立行政法人)の運用利益です。 上記のように2015年は赤字でしたが、2017年は+10.1兆円で。2017年年度で運用資産額は156兆3,832億円です。 内訳   GPIFの運用額が巨大なので平均すれば単年度でプラスになることは可能です。ただし、働く世代の減少から保険料が長期的に減ることを考量することが必要です。 最大の問題は、これまでの年金のストックであるGPIFのトータルが、今後のさらなる高齢化で相対的、たぶん、絶対…

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Python+Pandas+Plotlyでデータフレームをインターアクティブなグラフにver.3

Plotlyでデータを一行一行コピーしてインターアクティブなグラフを描く方法を紹介しましたが、今回はデータフレームを読み込む方法です。 実際のところ一つ一つ書き込むことはしないので、Pandasで加工したデータフレームをPlotlyでグラフにするのが普通でしょう。 次に下のサンプルで説明しますが、極めて簡単にできるようです。 一般にサンプルスクルピトはデータを示していたいので、DATANAME.head()でデーアを示すとスクリプトを理解しやすくなります。   Time Series in Pandas       他のサンプル見たらすぐにできました。 …

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