PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション

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11 章　pandas を使ったデータ探索

ax_m.set_ylabel('Male winners')

ax_m.set_xlabel('Year')

❶

2

（行）

×

1

（列）グリッドに

2

つの軸を作成する。

❷

x

軸と

y

軸を共有し、

2

つのプロットを比較しやすくする。

❸ 軸の棒グラフ（

bar

）メソッドに連続する年インデックスとアンスタックした性別の列を指定する。■

このように性別ごとの分布の調査から、図

11-6

に示したように大幅な格差がありますが、最近

は多少改善していることがわかります。さらに、経済学賞を外れ値とすると、最も格差が大きいの

は科学分野です。女性受賞者がかなり少ないことを考えると、ここではそれ以上のことはあまりわ

かりません。

次は受賞国の傾向を調べ、興味深い可視化の価値があるかどうかを確認してみましょう。

11.4

 国の傾向

国の傾向を調べるには、まず受賞者の絶対数をプロットしてみることから始めます。プロットは

pandas

では

1

行で簡単にプロットできますが、読みやすくするためにここでは

2

行にしています。

df.groupby('country').size().order(ascending=False)\

.plot(kind='bar', figsize=(12,4))

これは図

11-7

を作成し、最大の受賞国が米国であることを示しています。■

受賞者の絶対数は人口の多い国が有利になります。もっと公平な比較ができるように、人口

1

人当たりの受賞者数を可視化してみましょう。

11.4.1 ...