Population: 75歳以上の数は2050を超えて増え続ける

年齢グループ別の実数の将来推計をbbplotを用いてBBC風のグラフにしました。   第1章 高齢化の状況(第1節 1)   5年毎の推計ですが、2055年まで75歳以上の実数は増えています。     次にグラフのスクリプトを示します。特に次の2点が重要です。 Rは列名を数字で始めることを禁じているので通常のデータ読み込みではXがつきます。それを避けるためにchek.names=FALSEを用いています。 ggplot2で扱えるデータとするため、reshape2を用いてデータを横長から縦長に変更しました。 # import pacman pacman::…

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R: GDP pppのシェアの推移をアニメーション, ggplot2, gganimate, Quandl

これはびっくり!gganimateでggplot2で作成したグラフをアニメにしました。Rではggplotは標準的なグラフ作成ライブラリですので、つううにグラフを描けば、それを簡単にアニメにできるようになったということです。   Quandlで中国、米国、インド、日本のGDPのシェア(%)の変遷をグラフにしました。 ggplot2でグラフにするには、縦長のデータにする必要があります。横長から縦長にするのにtidyrを使いました。 アニメーションの書き出し形式を選べるようですが、下はデフォルトのgifアニメーションです。 新しいライブラリなので、ネット上には古い式の書き方のものもあります…

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Population: 世界人口の推移1/3, Python, seaborn, CodePen

I.将来の世界   これかの世界はどうなるでしょうか。通常のドルのレートでGDPを比べれば、日本は現在世界第3位ですが、購買力平価で比べれば、下に示されているように世界第4位です。 2050年には8位になることが予想されています。そして単に8位になるだけではなくて、人口減少と高齢化によるGDPの低下であることに注意すべきです。 The World in 2050   II.グラフとテープルのスクリプト   CIAのWord FactBookのデータをスクレープして、人口構成とGDPに関わるグラフや表を作成するスクリプトです。 PythonのJupyter Note…

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Population: 世界人口の推移3/3, Python, seaborn

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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Population: World FactBookをスクレイプしてGDPと高齢化率と生産年齢人口率との相関を算出, Python(not completed)

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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Population: 2018日本各地の人口構成, python, repl.it

I.データと手順   次のデータに基づいてPythonとNumpyとMatplotlibで人口構成の推移をグラフにしました。   将来推計人口・世帯数   グラフ作成の手順は次のようです。   4つのデータを読みこむ。 縦横を変換する。 ヘッダーを指定する。 4つのデータを結合する。 都市名を選択する。 年齢グループ別の割合を計算する。 グラフを作成する。   II.スクリプトの解説                       &nbs…

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Population: 2018日本各地の15−64の指数, python, repl.it

下のデータをもとに、2015年の15歳−64歳の人口を100とした人口の推移のグラフを作成しました。   将来推計人口・世帯数   結構な時間を費やしましたが、Pandasを用いたグラフの書き方はこれが簡単だと思います。 ちなみに、Pythonでグラフを描く場合はMatplotlibを用いる場合が多いのですが、下に示したスクリプトではPandasのみをインストールしていますが、グラフはMatplotlibが用いられているようです。   I.流れ   ライブラリをインポート データを読み込む たてよこ変換する 列名を指定する 不要な行を削除する 年の列をイ…

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Population: 日本のデータ

日本のデータはとりにくい 総務省 統計局第2章 人口・世帯 我が国における総人口の長期的推移   厚生労働省 日本の人口の推移   地域経済分システム 人口マップ   国立社会保障・人口問題研究所問題研究所 将来推計人口・世帯数 Please follow and like us:…

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