国勢調査をもとにした人口推移のCSVを使います。このデータの中には、都道府県別の人口推移があるので、pandasで解析してみましょう。都道府県別の人口増減を一次近似で求め、その勾配ランキングを作るという目的でやってみましょう。データは政府統計の総合窓口(e-Stat)からもらってきました。inputerrors="coerce"とキーワード引数を与えてやれば、キャストできないものを欠損値として置き換えてくれるそうです。デフォルトではエラーを吐き出すという設定になっていますね。dtype=object)都道府県別の時系列を見てみたいので、「全国」と最後の2つは取り除きましょう。DataFrame.dropはindexが引数に一致している行を削除したDataFrameを返す関数です。df[df["都道府県名"].isin(df["都道府県名"].unique()[1:-2])]さて、解析のための準備が整いました。都道府県名をkeyにしてgroupbyし、その勾配を求める自作関数を作れば良さそうです。indexはこれから時系列として扱うので西暦に変更しておきます。df['西暦(年)']試しに各都道府県の人口推移をプロットしてみます。[12]:df.groupby("都道府県名")["全人口"].plot(x="西暦")plt.show()さて、このDataFrameから人口増減勾配を求める方法を考えましょう。そのような方法はたくさんありますが今回は擬似逆行列を使って素早く求めましょう。20984.899098ようやく、都道府県ごと、ついでに性別別の人口推移勾配が求まりました。fontsize=20)plt.tight_layout()plt.show()完成です。今回は都道府県別を調べましたが、データさえあれば、(コードをほとんど変えずに)市町村でもできることが分かってもらえると思います。このようにpandasには汎用性の高い機能がたくさんあり、それらを組み合わせる技術が問われていくのだろうと思います。参考にしてほしい本として「Pythonによるデータ分析入門(O'REILLY)」があります。これはPandasを作った人の本であり、(当然ながら)Pandasについてとても詳細に書かれています。読んだら当然理解できるはずですが、読まなくてもPandasを使いながらググったり、ドキュメントを読んでいると自然と必要な機能は分かってくると思います。お気軽にご連絡ください。