전국의 도도부현 지사의 연령과 당첨 횟수를 조사한다
import datetime
import re
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def wareki2date(s):
m = re.search("(昭和|平成|令和)([ 0-9元]{1,2})年( [0-9]{1,2})月([ 0-9]{1,2})日", s)
if m:
year, month, day = [1 if i == "元" else int(i.strip()) for i in m.group(2, 3, 4)]
if m.group(1) == "昭和":
year += 1925
elif m.group(1) == "平成":
year += 1988
elif m.group(1) == "令和":
year += 2018
return pd.Timestamp(year, month, day)
else:
return pd.NaT
df = pd.read_html("http://www.nga.gr.jp/app/chijifile/", attrs={"summary": "検索結果一覧"})[0]
# 和暦を西暦に変換
df["生年月日"] = df["生年月日"].apply(wareki2date)
df["選挙施行日"] = df["選挙施行日"].apply(wareki2date)
df["任期満了日"] = df["任期満了日"].apply(wareki2date)
df["就任年月"] = df["就任年月"].apply(wareki2date)
df["年齢"] = df["年齢"].str.rstrip("歳").astype(int)
나이
df["年齢"].value_counts(bins=[30,40,45,50,55,60,65,70,75,80]).sort_index().plot.bar()
df["年齢"].describe()
count 47.000000
mean 61.680851
std 9.273868
min 39.000000
25% 56.000000
50% 60.000000
75% 69.500000
max 78.000000
Name: 나이, dtype: float64
당첨 횟수
df["当選回数"].describe()
count 47.000000
mean 2.765957
std 1.447828
min 1.000000
25% 1.000000
50% 3.000000
75% 4.000000
max 7.000000
Name: 당첨 횟수, dtype: float64
전국시장회
전국시장회 의 목록은 이름 밖에 없다
Reference
이 문제에 관하여(전국의 도도부현 지사의 연령과 당첨 횟수를 조사한다), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/barobaro/items/2be092d796f56342bc25
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
df["年齢"].value_counts(bins=[30,40,45,50,55,60,65,70,75,80]).sort_index().plot.bar()
df["年齢"].describe()
df["当選回数"].describe()
count 47.000000
mean 2.765957
std 1.447828
min 1.000000
25% 1.000000
50% 3.000000
75% 4.000000
max 7.000000
Name: 당첨 횟수, dtype: float64
전국시장회
전국시장회 의 목록은 이름 밖에 없다
Reference
이 문제에 관하여(전국의 도도부현 지사의 연령과 당첨 횟수를 조사한다), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/barobaro/items/2be092d796f56342bc25
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