0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。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。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。0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。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。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。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。FactBookのPythonによるスクレーピングデータの集計の続きです。G7についてグラフにしました。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。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。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。0Pandasでデータを読み込んでインターアクティブなグラフを作成しました。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。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。