厚労省「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の PDF から Power BI Desktop でデータを抽出し EXCEL のグラフに表現する

各都道府県の新型コロナウイルス確定患者数の推移

 新型コロナウイルスのパンデミック宣言以降,Twitter でフォローしているアカウントに自然と相互協調の動きがみられる.

 このツイートから始まった一連のやりとりで,厚労省の発表した PDF からテーブルを抽出するくだりに注目した.

 今回はここを画像つきで実施してみた.

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国勢調査から男女別の5歳階級の人口推移を積み上げ横棒グラフに描く

男女別の5歳階級の人口推移(国勢調査より筆者作成)

 前回の記事では大正 9 年から平成 17 年までの日本人口総数の年齢階級推移を積み上げ縦棒グラフに描いた.今回は男女別に描く.

テーブルのソート順位に注意

 テーブルは前回同様であるが,年度を降順ソートするところが違う.まず年度を降順ソート,ついで生年を降順ソートである.

まずテーブルの年度を降順ソート
まずテーブルの年度を降順ソート
ついでテーブルの生年を降順ソート
ついでテーブルの生年を降順ソート

生年階級のオブジェクトテーマカラー

 5 歳階級を 5 系統ごと,つまり 25 年ごとに 1 系統のテーマカラーを割り当てる.詳細はEXCEL VBA から見たオブジェクトテーマカラーと RGB の変換を参照されたい.

コード

結果

男女別の5歳階級の人口推移(国勢調査より筆者作成)
男女別の5歳階級の人口推移(国勢調査より筆者作成)

 男女別にすることで見えてくるものもある.1975 年以降,一貫して少子化が進行している.女性の方が長生きする.日本は「おばあちゃん大国」になる.

 少子化の原因は女性が生む子供の数が減ったからではない.母親となりうる年齢の女性が減ったためである.そして,いったん負のスパイラルに陥った人口減少は複利効果で指数関数的に減少していく.それが 1975 年以降続いている長期的なトレンドだ.

 少子化対策は必要だ.しかし,それと今後の予測,つまり確実にやってくる未来とは切り離して受け止める必要がある.