プログラミングシェアするLINE!今回はこのサイトのpandasのtutorialをやる。)のデータを使用しているチュートリアルで非常に興味深い。今回のtutorialのためのフォルダ作成とデータのダウンロードから始める。refu/home/workspace/refuこのサイトからデータをダウンロードフォルダにダウンロードしてから、上で作成した作業用フォルダに移動する。.スポンサーリンクデータのロード¶モジュールをインポートしてデータをロードする。分析に邪魔な長ったらしい列名を短くする。object何カ国から難民や亡命者が来ているのかを見る。per_renamed['Origin'].nunique()225ソマリアから来た難民にスポットを当てる。columns2000〜2017年にアメリカに来た難民に焦点を当てる。2847.0上の数値データを時系列でプロットする。y=pop_nonnull.columns)pl.set_ylabel('Persons')pl.set_title('Somali-to-U.S.')Text(0.5,1,'Somali-to-U.S.')スポンサーリンクテーブルのマージ¶2つのテーブルはマージする。一つのテーブルはUNHCRが提供している1959年〜2017年の難民・亡命者数を居住国と出身国に分けてあるテーブル。前回同様、上述のサイトからデータをダウンロードして作業用フォルダに移動する。dataとマージできるのか?先ずResidence列をper_renamedデータフレームのネーミングコンベンションにマッチさせる。Originのコンビネーションでマージさせるのが良い。再定住データが1959年からスタートしているので、1951〜1959年に対応したper_renamedの行をキープしたいのかどうかについて考える必要がある。joinのように)mergeでhow=’left’を指定できる。columns日本の難民受け入れは先進国としてはあまりにもお粗末過ぎる。アメリカと比べるとその差は歴然で、アメリカに次ぐ世界第二位の経済大国だった時期もあったのにもかかわらずにこの体たらくっぷりだ。日本は移民・難民をもっと受け入れる必要があるが、移民と外国人労働者の区別も付かない人間が多い国なので無理な注文というものだろう。