新型コロナワクチンのワクチン接種率推移をpython, pandasで都道府県ごとに可視化してみよう！

こういうのを作ります。
![output.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2370/f4ba75fe-b365-6b04-3f15-1e9f5e2321e6.gif)

https://twitter.com/miettal/status/1405536113297551369


## 前準備

pythonがすでにある状態から、matplotlibとpandas、geopandasをインストールするだけです。
Appli Siliconの場合、geopandasの依存するライブラリがうまく動かなかったりするのでゴニョゴニョしていますが、
それ以外の環境では基本的にpip install コマンド一発でインストールできると思います。

実行環境

```
$ python --version
Python 3.9.4+
$ uname -a
Darwin Iharas-Air 20.5.0 Darwin Kernel Version 20.5.0: Sat May  8 05:10:31 PDT 2021; root:xnu-7195.121.3~9/RELEASE_ARM64_T8101 arm64
```

matplotlibのインストール

```
$ pip install matplotlib
$ python
>>> import matplotlib as mpl  # 動作チェック
```


pandasのインストール

```
$ pip install pandas
$ python
>>> import pandas as pd  # 動作チェック
```

geopandasのインストール

```
$ brew install gdal proj geos  # これはMacの方法です。各プラットフォームに対応する方法でインストールしてください。
$ pip install geopandas
$ python
>>> import geopandas as gpd  # 動作チェック
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/geopandas/__init__.py", line 1, in <module>
    from geopandas._config import options  # noqa
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/geopandas/_config.py", line 126, in <module>
    default_value=_default_use_pygeos(),
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/geopandas/_config.py", line 112, in _default_use_pygeos
    import geopandas._compat as compat
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/geopandas/_compat.py", line 10, in <module>
    import shapely.geos
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/shapely/geos.py", line 136, in <module>
    _lgeos = load_dll('geos_c', fallbacks=alt_paths)
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/shapely/geos.py", line 60, in load_dll
    raise OSError(
OSError: Could not find lib geos_c or load any of its variants ['/Library/Frameworks/GEOS.framework/Versions/Current/GEOS', '/opt/local/lib/libgeos_c.dylib', '/usr/local/lib/libgeos_c.dylib'].
```

importできない。
shapelyのissueに上がっている問題で、Apple SilcionのMacだとHomebrewのインストール先が変わって、dylibを読み込めないだけなので、dylibのパスを指定している部分を修正する。

https://github.com/Toblerity/Shapely/issues/1080


```
$ cd /Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/shapely
$ cp geos.py geos.org.py
$ vi geos.py
$ diff -U 2 geos.py geos.org.py
--- geos.py     2021-06-17 19:05:42.000000000 +0900
+++ geos.org.py 2021-06-17 19:05:33.000000000 +0900
@@ -133,6 +133,4 @@
                 # homebrew
                 '/usr/local/lib/libgeos_c.dylib',
-                # homebrew Apple Silicon
-                '/opt/homebrew/lib/libgeos_c.dylib',
             ]
         _lgeos = load_dll('geos_c', fallbacks=alt_paths
$ cd
$ python
>>> import geopandas as gpd   # 動作チェック
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/geopandas/__init__.py", line 7, in <module>
    from geopandas.io.file import _read_file as read_file  # noqa
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/geopandas/io/file.py", line 20, in <module>
    from fiona import Env as fiona_env
  File "/Users/taisyo/.pyenv/versions/3.9-dev/lib/python3.9/site-packages/fiona/__init__.py", line 85, in <module>
    with fiona._loading.add_gdal_dll_directories():
AttributeError: partially initialized module 'fiona' has no attribute '_loading' (most likely due to a circular import)
```

やはりimportできない。エラーメッセージは変わっている。
fionaのissueに上がっている問題で、Apple SilcionのMacだと起きる似たような問題らしい、fionaを先にimportすると治るらしいのでそうしして使う。

https://github.com/Toblerity/Fiona/issues/944

```
>>> import fiona
>>> import geopandas as gpd
```

geopandas入った！

移行のPythonコードは、下記のような感じで、pandas, geopandas, matplotlibを読み込んでいる前提で話していきます。

```
>>> import pandas as pd
>>> import fiona
>>> import geopandas as gpd
>>> import matplotlib.pyplot as plt
```

これで事前準備OK!


## 都道府県コードを都道府県名に変換しよう！

都道府県ごとの情報をまとめたオープンデータとかAPIでは、直接都道府県名を記述せず、都道府県名を表す都道府県コードで都道府県を表していることがあります。
これはデータの突き合わせの差異不便なので、相互に変換できるようにコードを用意しておきます。

https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/codelist/PrefCd.html を気合で辞書にします。

```
>>> pref_code2name = {
...   1: "北海道",
...   2: "青森県", 3: "岩手県", 4: "宮城県", 5: "秋田県", 6: "山形県", 7: "福島県",
...   8: "茨城県", 9: "栃木県", 10: "群馬県", 11: "埼玉県", 12: "千葉県", 13: "東京都", 14: "神奈川県",
...   15: "新潟県", 16: "富山県", 17: "石川県", 18: "福井県", 19: "山梨県", 20: "長野県", 21: "岐阜県", 22: "静岡県", 23: "愛知県",
...   24: "三重県", 25: "滋賀県", 26: "京都府", 27: "大阪府", 28: "兵庫県", 29: "奈良県", 30: "和歌山県",
...   31: "鳥取県", 32: "島根県", 33: "岡山県", 34: "広島県", 35: "山口県",
...   36: "徳島県", 37: "香川県", 38: "愛媛県", 39: "高知県",
...   40: "福岡県", 41: "佐賀県", 42: "長崎県", 43: "熊本県", 44: "大分県", 45: "宮崎県", 46: "鹿児島県",
...   47: "沖縄県",
... }
>>>
>>> pref_name2code = dict([(v, k) for (k, v) in pref_code2name.items()])
```

こんな感じで変換できるようになります。

```
>>> pref_code2name[13]
'東京都'
>>> pref_name2code['東京都']
13
```

## 都道府県の地形データを読み込もう！

都道府県の地形データは海外のGADMというプロジェクトが公開しているようなので、これを使います。（国土地理院がこういうのを使いやすい形で提供してくれていたら教えてほしい）

https://gadm.org/download_country_v3.html

ダウンロードして展開します。

```
$ curl -L https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/shp/gadm36_JPN_shp.zip -o gadm36_JPN_shp.zip
$ unzip gadm36_JPN_shp.zip                                                                                                                                                                                   
$ ls
gadm36_JPN_0.cpg gadm36_JPN_0.prj gadm36_JPN_0.shx gadm36_JPN_1.dbf gadm36_JPN_1.shp gadm36_JPN_2.cpg gadm36_JPN_2.prj gadm36_JPN_2.shx
gadm36_JPN_0.dbf gadm36_JPN_0.shp gadm36_JPN_1.cpg gadm36_JPN_1.prj gadm36_JPN_1.shx gadm36_JPN_2.dbf gadm36_JPN_2.shp
```

読み込みます。

```
>>> df_jpn = gpd.read_file('gadm36_JPN_1.shp')
>>> df_jpn
   GID_0 NAME_0     GID_1  ...  CC_1 HASC_1                                           geometry
0    JPN  Japan   JPN.1_1  ...  None  JP.AI  MULTIPOLYGON (((137.00780 34.65997, 137.00803 ...
1    JPN  Japan   JPN.2_1  ...  None  JP.AK  MULTIPOLYGON (((139.55725 39.20330, 139.55765 ...
2    JPN  Japan   JPN.3_1  ...  None  JP.AO  MULTIPOLYGON (((140.33719 41.04913, 140.33714 ...
3    JPN  Japan   JPN.4_1  ...  None  JP.CH  MULTIPOLYGON (((139.82487 34.98967, 139.82434 ...
4    JPN  Japan   JPN.5_1  ...  None  JP.EH  MULTIPOLYGON (((132.55859 32.91224, 132.55904 ...
5    JPN  Japan   JPN.6_1  ...  None  JP.FI  MULTIPOLYGON (((136.04195 35.73417, 136.04167 ...
6    JPN  Japan   JPN.7_1  ...  None  JP.FO  MULTIPOLYGON (((130.47037 33.86395, 130.47119 ...
7    JPN  Japan   JPN.8_1  ...  None  JP.FS  MULTIPOLYGON (((140.79611 36.85653, 140.79472 ...
8    JPN  Japan   JPN.9_1  ...  None  JP.GF  POLYGON ((137.60454 35.38891, 137.59399 35.386...
9    JPN  Japan  JPN.10_1  ...  None  JP.GM  POLYGON ((139.50237 36.18904, 139.49628 36.188...
10   JPN  Japan  JPN.11_1  ...  None  JP.HS  MULTIPOLYGON (((132.48372 34.03422, 132.48318 ...
11   JPN  Japan  JPN.12_1  ...  None  JP.HK  MULTIPOLYGON (((140.09169 41.41886, 140.09129 ...
12   JPN  Japan  JPN.13_1  ...  None  JP.HG  MULTIPOLYGON (((134.82297 34.17979, 134.82336 ...
13   JPN  Japan  JPN.14_1  ...  None  JP.IB  MULTIPOLYGON (((140.69528 35.92944, 140.69444 ...
14   JPN  Japan  JPN.15_1  ...  None  JP.IS  MULTIPOLYGON (((136.90479 37.40308, 136.90524 ...
15   JPN  Japan  JPN.16_1  ...  None  JP.IW  MULTIPOLYGON (((141.72762 39.03545, 141.72708 ...
16   JPN  Japan  JPN.17_1  ...  None  JP.KG  MULTIPOLYGON (((133.53694 34.12017, 133.53493 ...
17   JPN  Japan  JPN.18_1  ...  None  JP.KS  MULTIPOLYGON (((128.43361 27.06861, 128.43388 ...
18   JPN  Japan  JPN.19_1  ...  None  JP.KN  MULTIPOLYGON (((139.61588 35.13718, 139.61618 ...
19   JPN  Japan  JPN.20_1  ...  None  JP.KC  MULTIPOLYGON (((132.48972 32.74389, 132.49028 ...
20   JPN  Japan  JPN.21_1  ...  None  JP.KM  MULTIPOLYGON (((130.15723 32.08556, 130.15695 ...
21   JPN  Japan  JPN.22_1  ...  None  JP.KY  POLYGON ((136.02983 34.81502, 136.01799 34.805...
22   JPN  Japan  JPN.23_1  ...  None  JP.ME  MULTIPOLYGON (((136.29361 34.08222, 136.29361 ...
23   JPN  Japan  JPN.24_1  ...  None  JP.MG  MULTIPOLYGON (((140.90611 38.03583, 140.90639 ...
24   JPN  Japan  JPN.25_1  ...  None  JP.MZ  MULTIPOLYGON (((131.41295 31.54124, 131.41327 ...
25   JPN  Japan  JPN.26_1  ...  None  JP.NN  POLYGON ((137.65213 35.21122, 137.64482 35.205...
26   JPN  Japan  JPN.27_1  ...  None  JP.NS  MULTIPOLYGON (((128.35547 32.00866, 128.35594 ...
27   JPN  Japan  JPN.28_1  ...  None  JP.NR  POLYGON ((135.86241 33.89688, 135.84920 33.893...
28   JPN  Japan  JPN.29_1  ...  None  JP.NI  MULTIPOLYGON (((138.33722 38.20028, 138.33640 ...
29   JPN  Japan  JPN.30_1  ...  None  JP.OT  MULTIPOLYGON (((131.92316 32.72695, 131.92377 ...
30   JPN  Japan  JPN.31_1  ...  None  JP.OY  MULTIPOLYGON (((133.54041 34.30756, 133.53979 ...
31   JPN  Japan  JPN.32_1  ...  None  JP.ON  MULTIPOLYGON (((123.78792 24.07208, 123.78792 ...
32   JPN  Japan  JPN.33_1  ...  None  JP.OS  MULTIPOLYGON (((135.31573 34.43310, 135.31544 ...
33   JPN  Japan  JPN.34_1  ...  None  JP.SG  MULTIPOLYGON (((129.77444 33.49556, 129.77499 ...
34   JPN  Japan  JPN.35_1  ...  None  JP.ST  POLYGON ((139.84909 35.79491, 139.84793 35.795...
35   JPN  Japan  JPN.36_1  ...  None  JP.SH  POLYGON ((136.28865 34.86865, 136.27882 34.869...
36   JPN  Japan  JPN.37_1  ...  None  JP.SM  MULTIPOLYGON (((131.83215 34.83653, 131.83249 ...
37   JPN  Japan  JPN.38_1  ...  None  JP.SZ  MULTIPOLYGON (((141.46085 24.24579, 141.46115 ...
38   JPN  Japan  JPN.39_1  ...  None  JP.TC  POLYGON ((139.49724 36.27460, 139.48871 36.272...
39   JPN  Japan  JPN.40_1  ...  None  JP.TS  MULTIPOLYGON (((134.36798 33.58724, 134.36761 ...
40   JPN  Japan  JPN.41_1  ...  None  JP.TK  MULTIPOLYGON (((139.74005 35.54153, 139.74028 ...
41   JPN  Japan  JPN.42_1  ...  None  JP.TT  MULTIPOLYGON (((134.22307 35.19029, 134.21843 ...
42   JPN  Japan  JPN.43_1  ...  None  JP.TY  POLYGON ((136.78896 36.33339, 136.79283 36.341...
43   JPN  Japan  JPN.44_1  ...  None  JP.WK  MULTIPOLYGON (((135.82077 33.45090, 135.82062 ...
44   JPN  Japan  JPN.45_1  ...  None  JP.YT  MULTIPOLYGON (((139.68417 38.72306, 139.68333 ...
45   JPN  Japan  JPN.46_1  ...  None  JP.YC  MULTIPOLYGON (((132.48804 33.73760, 132.48842 ...
46   JPN  Japan  JPN.47_1  ...  None  JP.YN  POLYGON ((138.52417 35.19426, 138.52386 35.193...

[47 rows x 11 columns]
```

このdataframeは、都道府県コードがないため、後での突き合わせを考えて、都道府県名のカラムNL_NAME_1から都道府県コードを生成しておきます。

```
>>> df_jpn['都道府県コード'] = df_jpn['NL_NAME_1'].map(pref_name2code.get)
>>> df_jpn
   GID_0 NAME_0     GID_1     NAME_1              VARNAME_1 NL_NAME_1 TYPE_1         ENGTYPE_1  CC_1 HASC_1                                           geometry  都道府県コード
0    JPN  Japan   JPN.1_1      Aichi                   Aiti       愛知県    Ken        Prefecture  None  JP.AI  MULTIPOLYGON (((137.00780 34.65997, 137.00803 ...       23
1    JPN  Japan   JPN.2_1      Akita                   None       秋田県    Ken        Prefecture  None  JP.AK  MULTIPOLYGON (((139.55725 39.20330, 139.55765 ...        5
2    JPN  Japan   JPN.3_1     Aomori                   None       青森県    Ken        Prefecture  None  JP.AO  MULTIPOLYGON (((140.33719 41.04913, 140.33714 ...        2
3    JPN  Japan   JPN.4_1      Chiba             Tiba|Tsiba       千葉県    Ken        Prefecture  None  JP.CH  MULTIPOLYGON (((139.82487 34.98967, 139.82434 ...       12
4    JPN  Japan   JPN.5_1      Ehime                   None       愛媛県    Ken        Prefecture  None  JP.EH  MULTIPOLYGON (((132.55859 32.91224, 132.55904 ...       38
5    JPN  Japan   JPN.6_1      Fukui                  Hukui       福井県    Ken        Prefecture  None  JP.FI  MULTIPOLYGON (((136.04195 35.73417, 136.04167 ...       18
6    JPN  Japan   JPN.7_1    Fukuoka                Hukuoka       福岡県    Ken        Prefecture  None  JP.FO  MULTIPOLYGON (((130.47037 33.86395, 130.47119 ...       40
7    JPN  Japan   JPN.8_1  Fukushima               Hukusima       福島県    Ken        Prefecture  None  JP.FS  MULTIPOLYGON (((140.79611 36.85653, 140.79472 ...        7
8    JPN  Japan   JPN.9_1       Gifu                   Gihu       岐阜県    Ken        Prefecture  None  JP.GF  POLYGON ((137.60454 35.38891, 137.59399 35.386...       21
9    JPN  Japan  JPN.10_1      Gunma             GunmaGumma       群馬県    Ken        Prefecture  None  JP.GM  POLYGON ((139.50237 36.18904, 139.49628 36.188...       10
10   JPN  Japan  JPN.11_1  Hiroshima               Hirosima       広島県    Ken        Prefecture  None  JP.HS  MULTIPOLYGON (((132.48372 34.03422, 132.48318 ...       34
11   JPN  Japan  JPN.12_1   Hokkaido          Ezo|Yeso|Yezo       北海道     Do           Circuit  None  JP.HK  MULTIPOLYGON (((140.09169 41.41886, 140.09129 ...        1
12   JPN  Japan  JPN.13_1      Hyōgo                  Hiogo       兵庫県    Ken        Prefecture  None  JP.HG  MULTIPOLYGON (((134.82297 34.17979, 134.82336 ...       28
13   JPN  Japan  JPN.14_1    Ibaraki                   None       茨城県    Ken        Prefecture  None  JP.IB  MULTIPOLYGON (((140.69528 35.92944, 140.69444 ...        8
14   JPN  Japan  JPN.15_1   Ishikawa                Isikawa       石川県    Ken        Prefecture  None  JP.IS  MULTIPOLYGON (((136.90479 37.40308, 136.90524 ...       17
15   JPN  Japan  JPN.16_1      Iwate                   None       岩手県    Ken        Prefecture  None  JP.IW  MULTIPOLYGON (((141.72762 39.03545, 141.72708 ...        3
16   JPN  Japan  JPN.17_1     Kagawa                   None       香川県    Ken        Prefecture  None  JP.KG  MULTIPOLYGON (((133.53694 34.12017, 133.53493 ...       37
17   JPN  Japan  JPN.18_1  Kagoshima                   None      鹿児島県    Ken        Prefecture  None  JP.KS  MULTIPOLYGON (((128.43361 27.06861, 128.43388 ...       46
18   JPN  Japan  JPN.19_1   Kanagawa                   None      神奈川県    Ken        Prefecture  None  JP.KN  MULTIPOLYGON (((139.61588 35.13718, 139.61618 ...       14
19   JPN  Japan  JPN.20_1      Kochi                   Koti       高知県    Ken        Prefecture  None  JP.KC  MULTIPOLYGON (((132.48972 32.74389, 132.49028 ...       39
20   JPN  Japan  JPN.21_1   Kumamoto                   None       熊本県    Ken        Prefecture  None  JP.KM  MULTIPOLYGON (((130.15723 32.08556, 130.15695 ...       43
21   JPN  Japan  JPN.22_1      Kyoto                  Kioto       京都府     Fu  Urban Prefecture  None  JP.KY  POLYGON ((136.02983 34.81502, 136.01799 34.805...       26
22   JPN  Japan  JPN.23_1        Mie                   Miye       三重県    Ken        Prefecture  None  JP.ME  MULTIPOLYGON (((136.29361 34.08222, 136.29361 ...       24
23   JPN  Japan  JPN.24_1     Miyagi                   None       宮城県    Ken        Prefecture  None  JP.MG  MULTIPOLYGON (((140.90611 38.03583, 140.90639 ...        4
24   JPN  Japan  JPN.25_1   Miyazaki                   None       宮崎県    Ken        Prefecture  None  JP.MZ  MULTIPOLYGON (((131.41295 31.54124, 131.41327 ...       45
25   JPN  Japan  JPN.26_1     Nagano                   None       長野県    Ken        Prefecture  None  JP.NN  POLYGON ((137.65213 35.21122, 137.64482 35.205...       20
26   JPN  Japan  JPN.27_1   Naoasaki               Nagasaki       長崎県    Ken        Prefecture  None  JP.NS  MULTIPOLYGON (((128.35547 32.00866, 128.35594 ...       42
27   JPN  Japan  JPN.28_1       Nara                   None       奈良県    Ken        Prefecture  None  JP.NR  POLYGON ((135.86241 33.89688, 135.84920 33.893...       29
28   JPN  Japan  JPN.29_1    Niigata                   None       新潟県    Ken        Prefecture  None  JP.NI  MULTIPOLYGON (((138.33722 38.20028, 138.33640 ...       15
29   JPN  Japan  JPN.30_1       Oita                   None       大分県    Ken        Prefecture  None  JP.OT  MULTIPOLYGON (((131.92316 32.72695, 131.92377 ...       44
30   JPN  Japan  JPN.31_1    Okayama                   None       岡山県    Ken        Prefecture  None  JP.OY  MULTIPOLYGON (((133.54041 34.30756, 133.53979 ...       33
31   JPN  Japan  JPN.32_1    Okinawa                   None       沖縄県    Ken        Prefecture  None  JP.ON  MULTIPOLYGON (((123.78792 24.07208, 123.78792 ...       47
32   JPN  Japan  JPN.33_1      Osaka                   None       大阪府     Fu  Urban Prefecture  None  JP.OS  MULTIPOLYGON (((135.31573 34.43310, 135.31544 ...       27
33   JPN  Japan  JPN.34_1       Saga                   None       佐賀県    Ken        Prefecture  None  JP.SG  MULTIPOLYGON (((129.77444 33.49556, 129.77499 ...       41
34   JPN  Japan  JPN.35_1    Saitama                   None       埼玉県    Ken        Prefecture  None  JP.ST  POLYGON ((139.84909 35.79491, 139.84793 35.795...       11
35   JPN  Japan  JPN.36_1      Shiga                   Siga       滋賀県    Ken        Prefecture  None  JP.SH  POLYGON ((136.28865 34.86865, 136.27882 34.869...       25
36   JPN  Japan  JPN.37_1    Shimane                 Simane       島根県    Ken        Prefecture  None  JP.SM  MULTIPOLYGON (((131.83215 34.83653, 131.83249 ...       32
37   JPN  Japan  JPN.38_1   Shizuoka                Sizuoka       静岡県    Ken        Prefecture  None  JP.SZ  MULTIPOLYGON (((141.46085 24.24579, 141.46115 ...       22
38   JPN  Japan  JPN.39_1    Tochigi                 Totigi       栃木県    Ken        Prefecture  None  JP.TC  POLYGON ((139.49724 36.27460, 139.48871 36.272...        9
39   JPN  Japan  JPN.40_1  Tokushima               Tokusima       徳島県    Ken        Prefecture  None  JP.TS  MULTIPOLYGON (((134.36798 33.58724, 134.36761 ...       36
40   JPN  Japan  JPN.41_1      Tokyo  Edo|Yedo|Tokio|T¢quio       東京都     To        Metropolis  None  JP.TK  MULTIPOLYGON (((139.74005 35.54153, 139.74028 ...       13
41   JPN  Japan  JPN.42_1    Tottori                   None       鳥取県    Ken        Prefecture  None  JP.TT  MULTIPOLYGON (((134.22307 35.19029, 134.21843 ...       31
42   JPN  Japan  JPN.43_1     Toyama                   None       富山県    Ken        Prefecture  None  JP.TY  POLYGON ((136.78896 36.33339, 136.79283 36.341...       16
43   JPN  Japan  JPN.44_1   Wakayama                   None      和歌山県    Ken        Prefecture  None  JP.WK  MULTIPOLYGON (((135.82077 33.45090, 135.82062 ...       30
44   JPN  Japan  JPN.45_1   Yamagata                   None       山形県    Ken        Prefecture  None  JP.YT  MULTIPOLYGON (((139.68417 38.72306, 139.68333 ...        6
45   JPN  Japan  JPN.46_1  Yamaguchi               Yamaguti       山口県    Ken        Prefecture  None  JP.YC  MULTIPOLYGON (((132.48804 33.73760, 132.48842 ...       35
46   JPN  Japan  JPN.47_1  Yamanashi               Yamanasi       山梨県    Ken        Prefecture  None  JP.YN  POLYGON ((138.52417 35.19426, 138.52386 35.193...       19
```


試しに、プロットしてみます

```
>>> df_jpn.plot()
<AxesSubplot:>
>>> plt.show()
```

![Screen Shot 2021-06-17 at 19.44.27.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2370/6ee58c74-56b5-ac42-bd05-e3f3a81592db.png)

これで地形を表示することができるようになりました。
つづいてワクチンの摂取数データに移ります。


## ワクチン接種数データを用意しよう！

政府CIOポータルの新型コロナワクチンの接種状況に関するオープンデータ仕様を見てダウンロードします。

https://cio.go.jp/c19vaccine_opendata

```
$ curl https://vrs-data.cio.go.jp/vaccination/opendata/latest/prefecture.ndjson -o prefecture.ndjson.gz
$ gunzip prefecture.ndjson.gz
$ head -n 5 prefecture.ndjson
{"date":"2021-04-12","prefecture":"01","gender":"F","age":"-64","medical_worker":false,"status":1,"count":117}
{"date":"2021-04-12","prefecture":"01","gender":"F","age":"65-","medical_worker":false,"status":1,"count":88}
{"date":"2021-04-12","prefecture":"01","gender":"M","age":"-64","medical_worker":false,"status":1,"count":34}
{"date":"2021-04-12","prefecture":"01","gender":"M","age":"65-","medical_worker":false,"status":1,"count":25}
{"date":"2021-04-12","prefecture":"01","gender":"U","age":"-64","medical_worker":false,"status":1,"count":12}
```


何も考えずread_csvしてみます。

```
>>> df_vaccine = pd.read_csv('prefecture.ndjson')
>>> df_vaccine
       {"date":"2021-04-12"  prefecture:"01"  gender:"F"  age:"-64"  medical_worker:false  status:1   count:117}
0      {"date":"2021-04-12"  prefecture:"01"  gender:"F"  age:"65-"  medical_worker:false  status:1    count:88}
1      {"date":"2021-04-12"  prefecture:"01"  gender:"M"  age:"-64"  medical_worker:false  status:1    count:34}
2      {"date":"2021-04-12"  prefecture:"01"  gender:"M"  age:"65-"  medical_worker:false  status:1    count:25}
3      {"date":"2021-04-12"  prefecture:"01"  gender:"U"  age:"-64"  medical_worker:false  status:1    count:12}
4      {"date":"2021-04-12"  prefecture:"01"  gender:"U"  age:"UNK"  medical_worker:false  status:1     count:1}
...                     ...              ...         ...        ...                   ...       ...          ...
23106  {"date":"2021-06-16"  prefecture:"47"  gender:"M"  age:"-64"  medical_worker:false  status:2    count:70}
23107  {"date":"2021-06-16"  prefecture:"47"  gender:"M"  age:"65-"  medical_worker:false  status:1  count:1558}
23108  {"date":"2021-06-16"  prefecture:"47"  gender:"M"  age:"65-"  medical_worker:false  status:2  count:1132}
23109  {"date":"2021-06-16"  prefecture:"47"  gender:"U"  age:"UNK"  medical_worker:false  status:1    count:35}
23110  {"date":"2021-06-16"  prefecture:"47"  gender:"U"  age:"UNK"  medical_worker:false  status:2     count:3}

[23111 rows x 7 columns]
```

なんかそれぞれの行がまるごとjsonのままになってます。
ndjsonっていうのは、複数のjsonを改行でつないだデータのようです。
このままだと扱いづらいので、lines=Trueにして再度読み込んでみます。

```
>>> df_vaccine = pd.read_json('prefecture.ndjson', lines=True)
>>> df_vaccine
            date  prefecture gender  age  medical_worker  status  count
0     2021-04-12           1      F  -64           False       1    117
1     2021-04-12           1      F  65-           False       1     88
2     2021-04-12           1      M  -64           False       1     34
3     2021-04-12           1      M  65-           False       1     25
4     2021-04-12           1      U  -64           False       1     12
...          ...         ...    ...  ...             ...     ...    ...
23107 2021-06-16          47      M  -64           False       2     70
23108 2021-06-16          47      M  65-           False       1   1558
23109 2021-06-16          47      M  65-           False       2   1132
23110 2021-06-16          47      U  UNK           False       1     35
23111 2021-06-16          47      U  UNK           False       2      3

[23112 rows x 7 columns]
```

おー、みれたみれた、この中で（今回作るもので）重要なのは、date, prefecture, status, countです。dateが日付、prefectureが都道府県コード、statusが1回目接種完了か、2回目接種完了か、countが接種数です。


prefectureが都道府県コードなので、このままでもいいんですが、もしかしたら都道府県名で突き合わせる可能性もなくもないので、一応都道府県名を入れておきます。

```
>>> df_vaccine['都道府県'] = df_vaccine.prefecture.map(lambda x: '{:02d}_{:s}'.format(x, pref_code2name[x]))
>>> df_vaccine['都道府県名'] = df_vaccine.prefecture.map(lambda x: pref_code2name[x])
>>> df_vaccine
            date  prefecture gender  age  medical_worker  status  count    都道府県 都道府県名
0     2021-04-12           1      F  -64           False       1    117  01_北海道   北海道
1     2021-04-12           1      F  65-           False       1     88  01_北海道   北海道
2     2021-04-12           1      M  -64           False       1     34  01_北海道   北海道
3     2021-04-12           1      M  65-           False       1     25  01_北海道   北海道
4     2021-04-12           1      U  -64           False       1     12  01_北海道   北海道
...          ...         ...    ...  ...             ...     ...    ...     ...   ...
23107 2021-06-16          47      M  -64           False       2     70  47_沖縄県   沖縄県
23108 2021-06-16          47      M  65-           False       1   1558  47_沖縄県   沖縄県
23109 2021-06-16          47      M  65-           False       2   1132  47_沖縄県   沖縄県
23110 2021-06-16          47      U  UNK           False       1     35  47_沖縄県   沖縄県
23111 2021-06-16          47      U  UNK           False       2      3  47_沖縄県   沖縄県

[23112 rows x 9 columns]
```

試しに、東京都で2回目の接種を終えた人の、日付ごと（推移）のデータを見てみます。

```
>>> df_vaccine[(df_vaccine['都道府県名'] == '東京都') & (df_vaccine['status'] == 2)].groupby('date')['count'].sum()
date
2021-05-05        2
2021-05-06       71
2021-05-07      112
2021-05-08      223
2021-05-09        5
2021-05-10      642
2021-05-11      375
2021-05-12      712
2021-05-13     1100
2021-05-14     1110
2021-05-15      733
2021-05-16      669
2021-05-17      959
2021-05-18      736
2021-05-19     1029
2021-05-20      391
2021-05-21      620
2021-05-22      485
2021-05-23      293
2021-05-24      616
2021-05-25      443
2021-05-26      718
2021-05-27     1890
2021-05-28     1109
2021-05-29     1255
2021-05-30     7322
2021-05-31     4409
2021-06-01     5333
2021-06-02     8808
2021-06-03     9375
2021-06-04     7309
2021-06-05    11370
2021-06-06    23378
2021-06-07    10135
2021-06-08    13397
2021-06-09    19723
2021-06-10    20000
2021-06-11    14571
2021-06-12    20926
2021-06-13    34965
2021-06-14    21699
2021-06-15    24250
2021-06-16    21289
Name: count, dtype: int64
```

ついでにグラフも見てみます。

```
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> df_vaccine[(df_vaccine['都道府県名'] == '東京都') & (df_vaccine['status'] == 2)].groupby('date')['count'].sum().plot()
>>> plt.show()
```

![Screen Shot 2021-06-18 at 0.39.42.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2370/195562b0-4dbd-e200-77e0-0473b54622e5.png)

ということで、無事ワクチンの摂取数データは読み込めたようです。
次は、人口のデータを取得していきます。


## 人口データを用意しよう！

e-statに国勢調査の結果として都道府県人口がまとめられたcsvファイルがあったのでこれをダウンロードしてみます。

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200521&tstat=000001011777&cycle=0&tclass1=000001094741

```
$ curl "https://www.e-stat.go.jp/stat-search/file-download?statInfId=000031524010&fileKind=1" -o population.csv
$ head -n 5 population.csv
"s{R[h","s{","","aiNj","iNj","","lij","lijj","lij"
"00","S","吳",9,1920,"",55963053,28044185,27918868
"01","kC","吳",9,1920,"",2359183,1244322,1114861
"02","X"," ",9,1920,"",756454,381293,375161
"03","","吳",9,1920,"",845540,421069,424471
```


とりあえず読み込んでみます。

```
>>> df_population = pd.read_csv('population.csv')
>>> df_population
                                        �s���{���R�[�h �s���{����  ����  �a��i�N�j  ����i�N�j   �� �l���i�����j �l���i�j�j �l���i���j
0                                                   00       �S��    �吳        9.0     1920.0  NaN     55963053   28044185   27918868
1                                                   01     �k�C��    �吳        9.0     1920.0  NaN      2359183    1244322    1114861
2                                                   02      �X��    �         9.0     1920.0  NaN       756454     381293     375161
3                                                   03        ��茧    �吳        9.0     1920.0  NaN       845540     421069     424471
4                                                   04       �{�錧    �吳        9.0     1920.0  NaN       961768     485309     476459
..                                                 ...        ...   ...        ...        ...  ...          ...        ...        ...
977                                                 45       �{�茧  ����       27.0     2015.0  NaN      1104069     519242     584827
978                                                 46   ��������  ����       27.0     2015.0  NaN      1648177     773061     875116
979                                                 47       ���ꌧ  ����       27.0     2015.0  NaN      1433566     704619     728947
980            1)�@���ꌧ�͒�������Ȃ��������߁C�܂܂�Ă��Ȃ��B        NaN   NaN        NaN        NaN  NaN          NaN        NaN        NaN
981  2)�@���쌧���}���Q�R�����Ɗ򕌌����Ð�s�̋��E�����n��l...        NaN   NaN        NaN        NaN  NaN          NaN        NaN        NaN

[982 rows x 9 columns]
```

ハチャメチャ文字化けしました。
だいたいこういう役所のサイトはsjisのパターンなので、sjisにして読み込んでみます。（大学のセンセイのサイトで文字化けしたときはだいたいeucjpの事が多い）

```
>>> df_population = pd.read_csv('population.csv', encoding='sjis')
>>> df_population
                                               都道府県コード 都道府県名   元号  和暦（年）   西暦（年）    注    人口（総数）     人口（男）     人口（女）
0                                                   00    全国   大正    9.0  1920.0  NaN  55963053  28044185  27918868
1                                                   01   北海道   大正    9.0  1920.0  NaN   2359183   1244322   1114861
2                                                   02   青森県   大正    9.0  1920.0  NaN    756454    381293    375161
3                                                   03   岩手県   大正    9.0  1920.0  NaN    845540    421069    424471
4                                                   04   宮城県   大正    9.0  1920.0  NaN    961768    485309    476459
..                                                 ...   ...  ...    ...     ...  ...       ...       ...       ...
977                                                 45   宮崎県   平成   27.0  2015.0  NaN   1104069    519242    584827
978                                                 46  鹿児島県   平成   27.0  2015.0  NaN   1648177    773061    875116
979                                                 47   沖縄県   平成   27.0  2015.0  NaN   1433566    704619    728947
980                         1)　沖縄県は調査されなかったため，含まれていない。   NaN  NaN    NaN     NaN  NaN       NaN       NaN       NaN
981  2)　長野県西筑摩群山口村と岐阜県中津川市の境界紛争地域人口（男39人，女34人）は全国に含...   NaN  NaN    NaN     NaN  NaN       NaN       NaN       NaN

[982 rows x 9 columns]
```

読み込めました。
ちなみに、ちゃんと知りたかったら、nkfで調べましょう。

```
$ nkf --guess population.csv
Shift_JIS (CRLF)
```

最後２行の注釈が邪魔なので消します。

```
>>> df_population = df_population[:-2]
>>> df_population
    都道府県コード 都道府県名  元号  和暦（年）   西暦（年）    注    人口（総数）     人口（男）     人口（女）
0        00    全国  大正    9.0  1920.0  NaN  55963053  28044185  27918868
1        01   北海道  大正    9.0  1920.0  NaN   2359183   1244322   1114861
2        02   青森県  大正    9.0  1920.0  NaN    756454    381293    375161
3        03   岩手県  大正    9.0  1920.0  NaN    845540    421069    424471
4        04   宮城県  大正    9.0  1920.0  NaN    961768    485309    476459
..      ...   ...  ..    ...     ...  ...       ...       ...       ...
975      43   熊本県  平成   27.0  2015.0  NaN   1786170    841046    945124
976      44   大分県  平成   27.0  2015.0  NaN   1166338    551932    614406
977      45   宮崎県  平成   27.0  2015.0  NaN   1104069    519242    584827
978      46  鹿児島県  平成   27.0  2015.0  NaN   1648177    773061    875116
979      47   沖縄県  平成   27.0  2015.0  NaN   1433566    704619    728947

[980 rows x 9 columns]
```

きえました。どうやらこのデータは過去の国勢調査の結果も載っているようです。
たしかに、ダウンロードしたサイトには推移csvとかかれていました。
ここに乗っている最新の国勢調査2015年のものを抜き取ります。

```
>>> df_population = df_population[df_population["西暦（年）"] == 2015]
>>> df_population
    都道府県コード        都道府県名  元号  和暦（年）   西暦（年）    注     人口（総数）     人口（男）     人口（女）
930      00           全国  平成   27.0  2015.0  NaN  127094745  61841738  65253007
931      0A       人口集中地区  平成   27.0  2015.0  NaN   86868176  42363423  44504753
932      0B  人口集中地区以外の地区  平成   27.0  2015.0  NaN   40226569  19478315  20748254
933      01          北海道  平成   27.0  2015.0  NaN    5381733   2537089   2844644
934      02          青森県  平成   27.0  2015.0  NaN    1308265    614694    693571
935      03          岩手県  平成   27.0  2015.0  NaN    1279594    615584    664010
936      04          宮城県  平成   27.0  2015.0  NaN    2333899   1140167   1193732
937      05          秋田県  平成   27.0  2015.0  NaN    1023119    480336    542783
938      06          山形県  平成   27.0  2015.0  NaN    1123891    540226    583665
939      07          福島県  平成   27.0  2015.0  NaN    1914039    945660    968379
940      08          茨城県  平成   27.0  2015.0  NaN    2916976   1453594   1463382
941      09          栃木県  平成   27.0  2015.0  NaN    1974255    981626    992629
942      10          群馬県  平成   27.0  2015.0  NaN    1973115    973283    999832
943      11          埼玉県  平成   27.0  2015.0  NaN    7266534   3628418   3638116
944      12          千葉県  平成   27.0  2015.0  NaN    6222666   3095860   3126806
945      13          東京都  平成   27.0  2015.0  NaN   13515271   6666690   6848581
946      14         神奈川県  平成   27.0  2015.0  NaN    9126214   4558978   4567236
947      15          新潟県  平成   27.0  2015.0  NaN    2304264   1115413   1188851
948      16          富山県  平成   27.0  2015.0  NaN    1066328    515147    551181
949      17          石川県  平成   27.0  2015.0  NaN    1154008    558589    595419
950      18          福井県  平成   27.0  2015.0  NaN     786740    381474    405266
951      19          山梨県  平成   27.0  2015.0  NaN     834930    408327    426603
952      20          長野県  平成   27.0  2015.0  NaN    2098804   1022129   1076675
953      21          岐阜県  平成   27.0  2015.0  NaN    2031903    983850   1048053
954      22          静岡県  平成   27.0  2015.0  NaN    3700305   1820993   1879312
955      23          愛知県  平成   27.0  2015.0  NaN    7483128   3740844   3742284
956      24          三重県  平成   27.0  2015.0  NaN    1815865    883516    932349
957      25          滋賀県  平成   27.0  2015.0  NaN    1412916    696941    715975
958      26          京都府  平成   27.0  2015.0  NaN    2610353   1248972   1361381
959      27          大阪府  平成   27.0  2015.0  NaN    8839469   4256049   4583420
960      28          兵庫県  平成   27.0  2015.0  NaN    5534800   2641561   2893239
961      29          奈良県  平成   27.0  2015.0  NaN    1364316    643946    720370
962      30         和歌山県  平成   27.0  2015.0  NaN     963579    453216    510363
963      31          鳥取県  平成   27.0  2015.0  NaN     573441    273705    299736
964      32          島根県  平成   27.0  2015.0  NaN     694352    333112    361240
965      33          岡山県  平成   27.0  2015.0  NaN    1921525    922226    999299
966      34          広島県  平成   27.0  2015.0  NaN    2843990   1376211   1467779
967      35          山口県  平成   27.0  2015.0  NaN    1404729    665008    739721
968      36          徳島県  平成   27.0  2015.0  NaN     755733    359790    395943
969      37          香川県  平成   27.0  2015.0  NaN     976263    472308    503955
970      38          愛媛県  平成   27.0  2015.0  NaN    1385262    654380    730882
971      39          高知県  平成   27.0  2015.0  NaN     728276    342672    385604
972      40          福岡県  平成   27.0  2015.0  NaN    5101556   2410418   2691138
973      41          佐賀県  平成   27.0  2015.0  NaN     832832    393073    439759
974      42          長崎県  平成   27.0  2015.0  NaN    1377187    645763    731424
975      43          熊本県  平成   27.0  2015.0  NaN    1786170    841046    945124
976      44          大分県  平成   27.0  2015.0  NaN    1166338    551932    614406
977      45          宮崎県  平成   27.0  2015.0  NaN    1104069    519242    584827
978      46         鹿児島県  平成   27.0  2015.0  NaN    1648177    773061    875116
979      47          沖縄県  平成   27.0  2015.0  NaN    1433566    704619    728947
```

上の三行は全国とかの集計データぽいので落とします。

```
>>> df = df[3:]
>>> df
    都道府県コード 都道府県名  元号  和暦（年）   西暦（年）    注    人口（総数）    人口（男）    人口（女）
933      01   北海道  平成   27.0  2015.0  NaN   5381733  2537089  2844644
934      02   青森県  平成   27.0  2015.0  NaN   1308265   614694   693571
935      03   岩手県  平成   27.0  2015.0  NaN   1279594   615584   664010
936      04   宮城県  平成   27.0  2015.0  NaN   2333899  1140167  1193732
937      05   秋田県  平成   27.0  2015.0  NaN   1023119   480336   542783
938      06   山形県  平成   27.0  2015.0  NaN   1123891   540226   583665
939      07   福島県  平成   27.0  2015.0  NaN   1914039   945660   968379
940      08   茨城県  平成   27.0  2015.0  NaN   2916976  1453594  1463382
941      09   栃木県  平成   27.0  2015.0  NaN   1974255   981626   992629
942      10   群馬県  平成   27.0  2015.0  NaN   1973115   973283   999832
943      11   埼玉県  平成   27.0  2015.0  NaN   7266534  3628418  3638116
944      12   千葉県  平成   27.0  2015.0  NaN   6222666  3095860  3126806
945      13   東京都  平成   27.0  2015.0  NaN  13515271  6666690  6848581
946      14  神奈川県  平成   27.0  2015.0  NaN   9126214  4558978  4567236
947      15   新潟県  平成   27.0  2015.0  NaN   2304264  1115413  1188851
948      16   富山県  平成   27.0  2015.0  NaN   1066328   515147   551181
949      17   石川県  平成   27.0  2015.0  NaN   1154008   558589   595419
950      18   福井県  平成   27.0  2015.0  NaN    786740   381474   405266
951      19   山梨県  平成   27.0  2015.0  NaN    834930   408327   426603
952      20   長野県  平成   27.0  2015.0  NaN   2098804  1022129  1076675
953      21   岐阜県  平成   27.0  2015.0  NaN   2031903   983850  1048053
954      22   静岡県  平成   27.0  2015.0  NaN   3700305  1820993  1879312
955      23   愛知県  平成   27.0  2015.0  NaN   7483128  3740844  3742284
956      24   三重県  平成   27.0  2015.0  NaN   1815865   883516   932349
957      25   滋賀県  平成   27.0  2015.0  NaN   1412916   696941   715975
958      26   京都府  平成   27.0  2015.0  NaN   2610353  1248972  1361381
959      27   大阪府  平成   27.0  2015.0  NaN   8839469  4256049  4583420
960      28   兵庫県  平成   27.0  2015.0  NaN   5534800  2641561  2893239
961      29   奈良県  平成   27.0  2015.0  NaN   1364316   643946   720370
962      30  和歌山県  平成   27.0  2015.0  NaN    963579   453216   510363
963      31   鳥取県  平成   27.0  2015.0  NaN    573441   273705   299736
964      32   島根県  平成   27.0  2015.0  NaN    694352   333112   361240
965      33   岡山県  平成   27.0  2015.0  NaN   1921525   922226   999299
966      34   広島県  平成   27.0  2015.0  NaN   2843990  1376211  1467779
967      35   山口県  平成   27.0  2015.0  NaN   1404729   665008   739721
968      36   徳島県  平成   27.0  2015.0  NaN    755733   359790   395943
969      37   香川県  平成   27.0  2015.0  NaN    976263   472308   503955
970      38   愛媛県  平成   27.0  2015.0  NaN   1385262   654380   730882
971      39   高知県  平成   27.0  2015.0  NaN    728276   342672   385604
972      40   福岡県  平成   27.0  2015.0  NaN   5101556  2410418  2691138
973      41   佐賀県  平成   27.0  2015.0  NaN    832832   393073   439759
974      42   長崎県  平成   27.0  2015.0  NaN   1377187   645763   731424
975      43   熊本県  平成   27.0  2015.0  NaN   1786170   841046   945124
976      44   大分県  平成   27.0  2015.0  NaN   1166338   551932   614406
977      45   宮崎県  平成   27.0  2015.0  NaN   1104069   519242   584827
978      46  鹿児島県  平成   27.0  2015.0  NaN   1648177   773061   875116
979      47   沖縄県  平成   27.0  2015.0  NaN   1433566   704619   728947
```

なんかいい感じになったので、いらない列もなんとなく落としときます。
あと、数値じゃなくて文字列として認識されてしまっているようなので、それも変換しときます。

```
>>> df_population = df.drop(columns=['元号', '和暦（年）', '西暦（年）', '注'])
>>> df_population = df_population.astype({'都道府県コード': int, '人口（総数）': int, '人口（男）': int, '人口（女）': int})
>>> df_population
     都道府県コード 都道府県名    人口（総数）    人口（男）    人口（女）
933        1   北海道   5381733  2537089  2844644
934        2   青森県   1308265   614694   693571
935        3   岩手県   1279594   615584   664010
936        4   宮城県   2333899  1140167  1193732
937        5   秋田県   1023119   480336   542783
938        6   山形県   1123891   540226   583665
939        7   福島県   1914039   945660   968379
940        8   茨城県   2916976  1453594  1463382
941        9   栃木県   1974255   981626   992629
942       10   群馬県   1973115   973283   999832
943       11   埼玉県   7266534  3628418  3638116
943       11   埼玉県   7266534  3628418  3638116
944       12   千葉県   6222666  3095860  3126806
945       13   東京都  13515271  6666690  6848581
946       14  神奈川県   9126214  4558978  4567236
947       15   新潟県   2304264  1115413  1188851
948       16   富山県   1066328   515147   551181
949       17   石川県   1154008   558589   595419
950       18   福井県    786740   381474   405266
951       19   山梨県    834930   408327   426603
952       20   長野県   2098804  1022129  1076675
953       21   岐阜県   2031903   983850  1048053
954       22   静岡県   3700305  1820993  1879312
955       23   愛知県   7483128  3740844  3742284
956       24   三重県   1815865   883516   932349
957       25   滋賀県   1412916   696941   715975
958       26   京都府   2610353  1248972  1361381
959       27   大阪府   8839469  4256049  4583420
960       28   兵庫県   5534800  2641561  2893239
961       29   奈良県   1364316   643946   720370
962       30  和歌山県    963579   453216   510363
963       31   鳥取県    573441   273705   299736
964       32   島根県    694352   333112   361240
965       33   岡山県   1921525   922226   999299
966       34   広島県   2843990  1376211  1467779
967       35   山口県   1404729   665008   739721
968       36   徳島県    755733   359790   395943
969       37   香川県    976263   472308   503955
970       38   愛媛県   1385262   654380   730882
971       39   高知県    728276   342672   385604
972       40   福岡県   5101556  2410418  2691138
973       41   佐賀県    832832   393073   439759
974       42   長崎県   1377187   645763   731424
975       43   熊本県   1786170   841046   945124
976       44   大分県   1166338   551932   614406
977       45   宮崎県   1104069   519242   584827
978       46  鹿児島県   1648177   773061   875116
979       47   沖縄県   1433566   704619   728947
```

いい感じに2015年時点での各都道府県の人口を取得できました。

さいごにこれまで集めてきたデータを合体させてプロットさせます。

## 合体だ！

まず、ワクチン接種数データから、表示したいデータの条件で、抽出・集計をします。
この例では、ワクチン接種1回目の各都道府県の接種回数を取っています。

```
>>> df_vaccine_result = df_vaccine[df_vaccine.status == 1].groupby('prefecture')['count'].sum().fillna(0)
```

これを地形データといい感じに、合体させます。
ここで都道府県コードが役に立ちます。

```
>>> df = df_jpn.merge(df_vaccine_result, left_on='都道府県コード', right_on='prefecture', how='left')
```

似たような感じで、人口データと合体させます。
摂取回数ではなくて、本当は接種率を出したいので、人口が必要なのです。

```
>>> df = df.merge(df_population, left_on='都道府県コード', right_on='都道府県コード', how='left')
```

接種率を計算します。
摂取回数を人口で割るだけです。
ワクチン接種数データからの集計方法によっては、都道府県単位で集計したときに該当するデータがなくて、nanになってしまうので、一応0梅しときます。

```
df['count'] = df['count'].fillna(0)
df['接種率'] = df['count'] / df['人口（総数）'] * 100
```

で、あとはplotするだけ、geopythonなのでめっちゃかんたん！

```
>>> df.plot(ax=ax, column='接種率', vmin=0.0, vmax=20, cmap='rainbow', edgecolors='black', legend=True)
```

![Screen Shot 2021-06-18 at 0.58.54.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2370/15a24f3e-2e2b-53d3-eeb5-e26b5b6dbb15.png)


うぉー、かんたんだーすげー。

あとは、maplotlibのマニュアルとにらめっこしながら、テキストを追加したり、
接種数の抽出条件をいじって、日付単位で出したり、
それloopでpngに書き出して、
いい感じにffmpegすると、
あれができます。

コード全体はあとでgithubにあげようと思います。
変なところあったら、twitterリプライかqiitaのコメント下さい。