pandasでdbfを読み込む
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pandasでdbfを読み込みを実装します．
# ファイル構成
diablos_gan
├── /data/miyagi_pop/
│ ├── h27ka04.dbf
│ └── (省略)
├── ipag.ttf
└── pandas_dbf.ipynb <- 実行用ノートブック
# ライブラリのインストール
下記のコードでライブラリをインストールします．
!pip install simpledbf
# データのダウンロード
下記のサイトから宮城県 国勢調査(shpファイル)をダウンロードします。
e-stat 宮城県 国勢調査 (opens new window)
# pandasでdbfを読み込む
# pandasでdbfを読み込む
import pandas as pd
from simpledbf import Dbf5
# dbfの読み込み
dbf_pop = Dbf5('./data/miyagi_pop/h27ka04.dbf', codec='SJIS')
df_pop = dbf_pop.to_dataframe()
display(df_pop.head())
# 人口の可視化
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter
# 日本語のフォント設定
f = "ipag.ttf"
font_manager.fontManager.addfont(f) # フォントの追加
font_name = plt.matplotlib.font_manager.FontProperties(fname = f).get_name() # 追加フォント名
matplotlib.rc('font', family=font_name) # 追加フォントの設定
# GST_NAME別で集計
# GST_NAME：郡市・特別区・政令指定都市名
df_pop_sum = df_pop.groupby('GST_NAME').sum()
# JINKO(人口)でソートしプロット
ax = df_pop_sum.sort_values(by = 'JINKO', ascending = False).plot(kind='bar', y = 'JINKO', figsize = (25,10), fontsize = 20)
# 判例
plt.legend(loc='upper right', fontsize=20)
# x軸のラベル
plt.xlabel("市町村郡", fontsize=20)
# y軸のラベル
plt.ylabel("人口(百万人)", fontsize=20)
# y軸べき数
ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter(useMathText=True))
ax.ticklabel_format(style="sci", axis="y", scilimits=(6, 6))
ax.yaxis.offsetText.set_fontsize(20)
# まとめ
pandasでdbfを読み込みを実装しました．
# 参考サイト
e-stat 宮城県 国勢調査 (opens new window)
