<jupyter_start><jupyter_text>市区町村の人口統計データ<jupyter_code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
!pip install  japanize_matplotlib 
import japanize_matplotlib 
!wget https://raw.githubusercontent.com/UTDataMining/2020A/master/week4/SSDSE-2020A.csv
# 地域別統計データの読み込み
df = pd.read_csv('SSDSE-2020A.csv',  skiprows=[0,1], encoding='utf_8')
df=df[['都道府県','市区町村','総人口']]
df
# 総人口が0の市区町村
df[df['総人口']==0]
# 総人口0にNoneを代入
df.loc[df['総人口']==0, '総人口']=None
# 欠損値を含む行を削除
df = df.dropna()
df
# ヒストグラム
df['総人口'].hist(bins=20);
# 並び替え
df.sort_values('総人口', ascending=False)
# 記述統計
df['総人口'].describe()
# 箱ヒゲ図
df['総人口'].plot.box();
# [平均-2*標準偏差, 平均+2*標準偏差]の範囲を抽出
mean = df['総人口'].mean()
std = df['総人口'].std() 
df = df[(df['総人口'] <= (mean+2*std)) & (df['総人口'] >= (mean-2*std))]
# 並び替え
df.sort_values('総人口', ascending=False)
# 記述統計
df['総人口'].describe()
# ヒストグラムと分布
df['総人口'].plot(kind="hist", bins=10)
df['総人口'].plot(kind="kde", secondary_y=True);<jupyter_output><empty_output>
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