数字で見る生徒数減少の実態

キッカケは下心

どうやらPythonの国内資格を取るといい感じにプラス評価を頂けると小耳に挟んだので 急遽Pythonのリカレント学習に励むことにしました。

pandas ってすごい

pandas を使うサンプルコードがあったので、昔に用意していた Jupyter Notebook を引っ張り出し、 そのまま実行しても面白くもないので何か大きなデータが落ちてないかと調べてみたら、 田舎の行政が母校の生徒数を公開しているとのこと。面白そうなのでこれを利用してみようと思う。¹。

pandas の力はやっぱりすごい。実質4行書いただけで綺麗にプロットできてしまう。 大学で R を教わった時と同じぐらい簡単さと衝撃。

read_excel() にすれば、Excel 読み込ませられる。今回は csv を用意していたが、 行政側が Excel でファイルを公開してるところも多いので簡単に対応できるのも嬉しい。 引数にURLを食わせるとダウンロードまでしてくれる。別途 cURL とか用意しなくてもいいのも嬉しい。 これは人気になるはずだ。

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly
import plotly.graph_objs as go
import plotly.io as pio
pio.renderers.default = "jupyterlab"

# 実質↓だけ
df = pd.read_csv('hogehoge.csv')
plot_data = go.Bar(x=df["西暦"],y=df["生徒数計"])
fig = go.Figure(plot_data)
fig.show()

25 年で半分？

生徒数が四半世紀で大体半分ぐらいに落ち込んでいるのが見て取れる。2005年ぐらいまで 右肩下がり、あとは現状維持のようで相当苦戦しているようだ。

まだ軽量なデータしか触っていないので便利感に浸るところまでは至ってないけど、 開くのにも躊躇しそうな地理データ ² とかをプロットしていくと実感を感じやすいかもしれない。