各国別の日本への訪日外国人数をmatplotlibでグラフ表示
2022/09/07
この記事を書いている人 - WRITER -
都内の小さなAI会社に勤務しているアキです。
業務では、データ分析、システム開発、AI開発などを行っています。
エンジニアとして日々、勉強中です。
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こんにちは！アキです！
前回は、日本全国での国籍別_在留外国人の人数をmatplotlibでグラフ表示いたしましたが、今回は各国別の日本への観光客人数をmatplotlibでグラフ表示したいと思います。
データは、日本政府観光局のデータを使います。
https://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/visitor_trends/
まずは、コロナは2019年の12月頃から始まったので、2019年から2021年まで各年ごとに見てみましょう！
まずは、2019年の場合
df_2019 = pd.read_excel('since2003_visitor_arrivals.xlsx', sheet_name='2019',engine='openpyxl', skiprows=[0,1,2])
df_2019 = df_2019[['Unnamed: 0', '1月', '2月', '3月',
'4月', '5月', '6月', '7月', '8月',
'9月', '10月', '11月', '12月']]
df_2019=df_2019.dropna(axis=0, how='all').dropna(axis=1, how='all')
df_2019['合計']= df_2019.sum(axis=1)
df_2019 = df_2019.rename(columns={'Unnamed: 0':'country'})
# 上位を確認のため
df_2019.sort_values(['合計'], ascending=False)[:15]
# 10国を選択
list_top_2019 = ['中国', '台湾', '韓国', '香港', 'タイ', '米国','ベトナム', '豪州' 'フィリピン', 'マレーシア']
df_rest_2019 = df_2019[df_2019['country'].isin(list_top_2019)]
df_rest_2019 = df_rest_2019.sort_values(['合計'], ascending=False)
df_rest_2019 = df_rest_2019.set_index('country')
# 可視化
plt.figure()
plt.rcParams["font.size"] = 12
df_rest_2019.T[:12].plot(figsize=(12, 10))
plt.xlabel('付き別')
plt.ylabel('人数')
plt.ylim(0, 1_200_000)
plt.title(f"国別の日本への訪日外国人数(上位10ヶ国)_2019年")
plt.grid()
縦の目盛りですが、最大120万にして、表示しています。
見ますと、中国の方がよく、日本にいらしてくれてますね！夏頃は毎月100万人を超えています。
次に、コロナが始まった2020年を表示します。（ドキドキ）
コードは、上記とほぼ同じですので、省略。
こうしてみますと、わずか1,2ヶ月の間に大幅に人数が下がってますね。。（ ; ; ）
2019年とおなじ縦の目盛りにしていますが、これですと、ほぼペシャンコになってわかりません。。
非常に分かりづらいですので、2020年のグラフの元となったデータフレームを載せておきます。
５月は、どの国も100人をきってますね。。
さて、2021年の場合は。。
ご参考までに、2021年のデータフレームを載せておきます。
早く、コロナ前の状態に戻って欲しいですね！
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