pandasの紹介


pandasの紹介をしようと思います。
pandasはPythonのライブラリでデータ分析の支援をするツールです。

pandasはどんなことができるかに焦点をあてたいと思います。
各メソッドについて教科書的な解説をしないのでご容赦ください。

### 前提条件
PythonやPandasのインストール方法などについては割愛します。
実行はJupyter Labで行っています。
Pandasの紹介に当たってデータは厚生労働省のオープンデータからCOVID‑19に関するデータを使用させていただきます。

https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

上記のサイトから次のデータをダウンロードしました。
- 新規陽性者数の推移（日別）
- PCR検査実施人数

### pandas

早速pandasでダウンロードした新規陽性者数の推移（日別）のcsvファイルの中身を確認します。


```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('newly_confirmed_cases_daily.csv')  # csv読み込み
df1  # DataFrameを表示
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>Date</th>
      <th>ALL</th>
      <th>Hokkaido</th>
      <th>Aomori</th>
      <th>Iwate</th>
      <th>Miyagi</th>
      <th>Akita</th>
      <th>Yamagata</th>
      <th>Fukushima</th>
      <th>Ibaraki</th>
      <th>...</th>
      <th>Ehime</th>
      <th>Kochi</th>
      <th>Fukuoka</th>
      <th>Saga</th>
      <th>Nagasaki</th>
      <th>Kumamoto</th>
      <th>Oita</th>
      <th>Miyazaki</th>
      <th>Kagoshima</th>
      <th>Okinawa</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>2020/1/16</td>
      <td>1</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>...</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>2020/1/17</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>...</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>2020/1/18</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>...</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>2020/1/19</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>...</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>2020/1/20</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>...</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
      <td>0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>...</th>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1055</th>
      <td>2022/12/6</td>
      <td>137193</td>
      <td>8129</td>
      <td>1826</td>
      <td>2159</td>
      <td>3657</td>
      <td>2102</td>
      <td>1993</td>
      <td>3321</td>
      <td>888</td>
      <td>...</td>
      <td>2032</td>
      <td>849</td>
      <td>4100</td>
      <td>1230</td>
      <td>1262</td>
      <td>2236</td>
      <td>964</td>
      <td>1174</td>
      <td>873</td>
      <td>813</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1056</th>
      <td>2022/12/7</td>
      <td>149383</td>
      <td>7764</td>
      <td>1676</td>
      <td>1637</td>
      <td>4179</td>
      <td>1575</td>
      <td>1553</td>
      <td>3094</td>
      <td>3600</td>
      <td>...</td>
      <td>1389</td>
      <td>712</td>
      <td>5621</td>
      <td>1181</td>
      <td>1191</td>
      <td>1830</td>
      <td>1296</td>
      <td>983</td>
      <td>919</td>
      <td>719</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1057</th>
      <td>2022/12/8</td>
      <td>133065</td>
      <td>6641</td>
      <td>1609</td>
      <td>1483</td>
      <td>3809</td>
      <td>1335</td>
      <td>1433</td>
      <td>2849</td>
      <td>3436</td>
      <td>...</td>
      <td>1548</td>
      <td>638</td>
      <td>5165</td>
      <td>982</td>
      <td>1091</td>
      <td>1853</td>
      <td>1130</td>
      <td>1025</td>
      <td>786</td>
      <td>709</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1058</th>
      <td>2022/12/9</td>
      <td>127090</td>
      <td>5858</td>
      <td>997</td>
      <td>1520</td>
      <td>3495</td>
      <td>1402</td>
      <td>1347</td>
      <td>2768</td>
      <td>3133</td>
      <td>...</td>
      <td>1428</td>
      <td>716</td>
      <td>4900</td>
      <td>1047</td>
      <td>1046</td>
      <td>2083</td>
      <td>1224</td>
      <td>1055</td>
      <td>750</td>
      <td>645</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1059</th>
      <td>2022/12/10</td>
      <td>135761</td>
      <td>5768</td>
      <td>1803</td>
      <td>1555</td>
      <td>3566</td>
      <td>1327</td>
      <td>1440</td>
      <td>3033</td>
      <td>2996</td>
      <td>...</td>
      <td>1571</td>
      <td>747</td>
      <td>5336</td>
      <td>1144</td>
      <td>1144</td>
      <td>2234</td>
      <td>1213</td>
      <td>1184</td>
      <td>1016</td>
      <td>643</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>1060 rows × 49 columns</p>
</div>



左側の`index`には0からの連番が振られます。
列には日付、全都道府県の合計、各都道府県が並んでいるようです。
セルにはそれぞれ日付、数値が入っていることがわかります。

`read_csv`メソッドでCSVを`DataFrame`として読み込みました。

次にPCR検査実施人数を見てみます。


```python
df2 = pd.read_csv('pcr_tested_daily.csv')
df2.tail() # tailにより最後の5行を表示。tail(n)で最後のn行を表示します。
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>日付</th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>1034</th>
      <td>2022/12/5</td>
      <td>40598.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1035</th>
      <td>2022/12/6</td>
      <td>137025.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1036</th>
      <td>2022/12/7</td>
      <td>207315.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1037</th>
      <td>2022/12/8</td>
      <td>303340.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1038</th>
      <td>2022/12/9</td>
      <td>157763.0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>



`dtypes`で各列のデータ型を確認できます。


```python
df2.dtypes
```




    日付                 object
    PCR 検査実施人数(単日)    float64
    dtype: object



日付は`object`、PCR 検査実施人数(単日)は`float64`でした。
日付は日付として扱いたいですので、`to_datetime`を使うことで変換できます。
変換後の結果と状態を確認します。


```python
df2['日付'] = pd.to_datetime(df2['日付'])  # 日付列をdatetimeに変換
df2.tail()
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>日付</th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>1034</th>
      <td>2022-12-05</td>
      <td>40598.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1035</th>
      <td>2022-12-06</td>
      <td>137025.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1036</th>
      <td>2022-12-07</td>
      <td>207315.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1037</th>
      <td>2022-12-08</td>
      <td>303340.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1038</th>
      <td>2022-12-09</td>
      <td>157763.0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>




```python
df2.dtypes
```




    日付                datetime64[ns]
    PCR 検査実施人数(単日)           float64
    dtype: object



日付は`datetime64[ns]`という型に変換できました。
さらに、set_indexにより日付列をIndexにします。
引数`drop=True`で元の列を削除できます。デフォルトはFalseで行削除をしません。


```python
df2 = df2.set_index('日付', drop=True)  # set_indexで指定した列をIndexに設定。
df2.tail()
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
    </tr>
    <tr>
      <th>日付</th>
      <th></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2022-12-05</th>
      <td>40598.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-06</th>
      <td>137025.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-07</th>
      <td>207315.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-08</th>
      <td>303340.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-09</th>
      <td>157763.0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>



最初に読込んだdf1と結合して一つの表にすることもできます。
indexをKeyにして結合するために、df1もDate列を日付型にしてindexに設定しておきます。


```python
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1 = df1.set_index('Date', drop=True)
```

`concat`により結合が行えます。`axis=1`とすると横方向の結合です。
デフォルトは`axis=0`で行方向の結合になります。


```python
df = pd.concat([df2, df1], axis=1)  # join=innerとすると内部結合。デフォルトはjoin=outerで外部結合。
df.tail()
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
      <th>ALL</th>
      <th>Hokkaido</th>
      <th>Aomori</th>
      <th>Iwate</th>
      <th>Miyagi</th>
      <th>Akita</th>
      <th>Yamagata</th>
      <th>Fukushima</th>
      <th>Ibaraki</th>
      <th>...</th>
      <th>Ehime</th>
      <th>Kochi</th>
      <th>Fukuoka</th>
      <th>Saga</th>
      <th>Nagasaki</th>
      <th>Kumamoto</th>
      <th>Oita</th>
      <th>Miyazaki</th>
      <th>Kagoshima</th>
      <th>Okinawa</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2022-12-06</th>
      <td>137025.0</td>
      <td>137193</td>
      <td>8129</td>
      <td>1826</td>
      <td>2159</td>
      <td>3657</td>
      <td>2102</td>
      <td>1993</td>
      <td>3321</td>
      <td>888</td>
      <td>...</td>
      <td>2032</td>
      <td>849</td>
      <td>4100</td>
      <td>1230</td>
      <td>1262</td>
      <td>2236</td>
      <td>964</td>
      <td>1174</td>
      <td>873</td>
      <td>813</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-07</th>
      <td>207315.0</td>
      <td>149383</td>
      <td>7764</td>
      <td>1676</td>
      <td>1637</td>
      <td>4179</td>
      <td>1575</td>
      <td>1553</td>
      <td>3094</td>
      <td>3600</td>
      <td>...</td>
      <td>1389</td>
      <td>712</td>
      <td>5621</td>
      <td>1181</td>
      <td>1191</td>
      <td>1830</td>
      <td>1296</td>
      <td>983</td>
      <td>919</td>
      <td>719</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-08</th>
      <td>303340.0</td>
      <td>133065</td>
      <td>6641</td>
      <td>1609</td>
      <td>1483</td>
      <td>3809</td>
      <td>1335</td>
      <td>1433</td>
      <td>2849</td>
      <td>3436</td>
      <td>...</td>
      <td>1548</td>
      <td>638</td>
      <td>5165</td>
      <td>982</td>
      <td>1091</td>
      <td>1853</td>
      <td>1130</td>
      <td>1025</td>
      <td>786</td>
      <td>709</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-09</th>
      <td>157763.0</td>
      <td>127090</td>
      <td>5858</td>
      <td>997</td>
      <td>1520</td>
      <td>3495</td>
      <td>1402</td>
      <td>1347</td>
      <td>2768</td>
      <td>3133</td>
      <td>...</td>
      <td>1428</td>
      <td>716</td>
      <td>4900</td>
      <td>1047</td>
      <td>1046</td>
      <td>2083</td>
      <td>1224</td>
      <td>1055</td>
      <td>750</td>
      <td>645</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-10</th>
      <td>NaN</td>
      <td>135761</td>
      <td>5768</td>
      <td>1803</td>
      <td>1555</td>
      <td>3566</td>
      <td>1327</td>
      <td>1440</td>
      <td>3033</td>
      <td>2996</td>
      <td>...</td>
      <td>1571</td>
      <td>747</td>
      <td>5336</td>
      <td>1144</td>
      <td>1144</td>
      <td>2234</td>
      <td>1213</td>
      <td>1184</td>
      <td>1016</td>
      <td>643</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>5 rows × 49 columns</p>
</div>



ここで、PCR 検査実施人数(単日)だけ小数点表示になっていることに気づいたので、
すべて整数に変換します。


```python
df = df.fillna(0)  # 欠損値処理。0で埋める。
df = df.astype('int')  # 欠損値があるとエラーになる。
df.tail()
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
      <th>ALL</th>
      <th>Hokkaido</th>
      <th>Aomori</th>
      <th>Iwate</th>
      <th>Miyagi</th>
      <th>Akita</th>
      <th>Yamagata</th>
      <th>Fukushima</th>
      <th>Ibaraki</th>
      <th>...</th>
      <th>Ehime</th>
      <th>Kochi</th>
      <th>Fukuoka</th>
      <th>Saga</th>
      <th>Nagasaki</th>
      <th>Kumamoto</th>
      <th>Oita</th>
      <th>Miyazaki</th>
      <th>Kagoshima</th>
      <th>Okinawa</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2022-12-06</th>
      <td>137025</td>
      <td>137193</td>
      <td>8129</td>
      <td>1826</td>
      <td>2159</td>
      <td>3657</td>
      <td>2102</td>
      <td>1993</td>
      <td>3321</td>
      <td>888</td>
      <td>...</td>
      <td>2032</td>
      <td>849</td>
      <td>4100</td>
      <td>1230</td>
      <td>1262</td>
      <td>2236</td>
      <td>964</td>
      <td>1174</td>
      <td>873</td>
      <td>813</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-07</th>
      <td>207315</td>
      <td>149383</td>
      <td>7764</td>
      <td>1676</td>
      <td>1637</td>
      <td>4179</td>
      <td>1575</td>
      <td>1553</td>
      <td>3094</td>
      <td>3600</td>
      <td>...</td>
      <td>1389</td>
      <td>712</td>
      <td>5621</td>
      <td>1181</td>
      <td>1191</td>
      <td>1830</td>
      <td>1296</td>
      <td>983</td>
      <td>919</td>
      <td>719</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-08</th>
      <td>303340</td>
      <td>133065</td>
      <td>6641</td>
      <td>1609</td>
      <td>1483</td>
      <td>3809</td>
      <td>1335</td>
      <td>1433</td>
      <td>2849</td>
      <td>3436</td>
      <td>...</td>
      <td>1548</td>
      <td>638</td>
      <td>5165</td>
      <td>982</td>
      <td>1091</td>
      <td>1853</td>
      <td>1130</td>
      <td>1025</td>
      <td>786</td>
      <td>709</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-09</th>
      <td>157763</td>
      <td>127090</td>
      <td>5858</td>
      <td>997</td>
      <td>1520</td>
      <td>3495</td>
      <td>1402</td>
      <td>1347</td>
      <td>2768</td>
      <td>3133</td>
      <td>...</td>
      <td>1428</td>
      <td>716</td>
      <td>4900</td>
      <td>1047</td>
      <td>1046</td>
      <td>2083</td>
      <td>1224</td>
      <td>1055</td>
      <td>750</td>
      <td>645</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-10</th>
      <td>0</td>
      <td>135761</td>
      <td>5768</td>
      <td>1803</td>
      <td>1555</td>
      <td>3566</td>
      <td>1327</td>
      <td>1440</td>
      <td>3033</td>
      <td>2996</td>
      <td>...</td>
      <td>1571</td>
      <td>747</td>
      <td>5336</td>
      <td>1144</td>
      <td>1144</td>
      <td>2234</td>
      <td>1213</td>
      <td>1184</td>
      <td>1016</td>
      <td>643</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>5 rows × 49 columns</p>
</div>



列数が多くてうるさくなってしまうので、PCR 検査実施人数(単日)とALLの列だけに絞りたいと思います。
`loc`で指定した行、列だけ抽出することができます。


```python
df_sub = df.loc[:, ['PCR 検査実施人数(単日)', 'ALL']]  # :とすると全て
df_sub.tail()
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
      <th>ALL</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2022-12-06</th>
      <td>137025</td>
      <td>137193</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-07</th>
      <td>207315</td>
      <td>149383</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-08</th>
      <td>303340</td>
      <td>133065</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-09</th>
      <td>157763</td>
      <td>127090</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-10</th>
      <td>0</td>
      <td>135761</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>



日付を`datetime`に変換したメリットは日付で絞り込みや週ごとの集計などしやすくなることです。
たとえば2022年だけの表にしたい場合は次のようにします。


```python
df_sub["2022"]
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
      <th>ALL</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2022-01-01</th>
      <td>7002</td>
      <td>466</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-01-02</th>
      <td>11365</td>
      <td>432</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-01-03</th>
      <td>5605</td>
      <td>788</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-01-04</th>
      <td>87417</td>
      <td>1094</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-01-05</th>
      <td>85750</td>
      <td>2788</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>...</th>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-06</th>
      <td>137025</td>
      <td>137193</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-07</th>
      <td>207315</td>
      <td>149383</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-08</th>
      <td>303340</td>
      <td>133065</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-09</th>
      <td>157763</td>
      <td>127090</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-10</th>
      <td>0</td>
      <td>135761</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>344 rows × 2 columns</p>
</div>



2022年4月以降の場合は次のようにします。


```python
df_sub[df_sub.index > "2022-04"]
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
      <th>ALL</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2022-04-02</th>
      <td>100759</td>
      <td>49567</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-04-03</th>
      <td>39539</td>
      <td>39160</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-04-04</th>
      <td>125517</td>
      <td>19865</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-04-05</th>
      <td>180421</td>
      <td>55949</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-04-06</th>
      <td>127534</td>
      <td>57634</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>...</th>
      <td>...</td>
      <td>...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-06</th>
      <td>137025</td>
      <td>137193</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-07</th>
      <td>207315</td>
      <td>149383</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-08</th>
      <td>303340</td>
      <td>133065</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-09</th>
      <td>157763</td>
      <td>127090</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-10</th>
      <td>0</td>
      <td>135761</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>253 rows × 2 columns</p>
</div>



`Grouper`で集計を行います。
次に月ごとの合計を12か月分表示します。


```python
df_sub.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum().tail(12)
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>PCR 検査実施人数(単日)</th>
      <th>ALL</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2022-01-31</th>
      <td>4185842</td>
      <td>1082695</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-02-28</th>
      <td>5281949</td>
      <td>2106113</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-03-31</th>
      <td>4242537</td>
      <td>1475036</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-04-30</th>
      <td>5073537</td>
      <td>1249639</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-05-31</th>
      <td>3570499</td>
      <td>940734</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-06-30</th>
      <td>3960079</td>
      <td>469555</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-07-31</th>
      <td>6102935</td>
      <td>3463299</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-08-31</th>
      <td>8939761</td>
      <td>6173065</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-09-30</th>
      <td>5159538</td>
      <td>2322438</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-10-31</th>
      <td>3109065</td>
      <td>1031036</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-11-30</th>
      <td>4161858</td>
      <td>2486760</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2022-12-31</th>
      <td>1605870</td>
      <td>1157680</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>



最後に2022年の新規陽性者数の推移（日別）の列ごとの相関係数を確認します。
相関係数は`corr`を使って計算します。
地理的に近い県は相関が大きく、遠い県は相関が小さくなる気がしますがどうでしょうか。


```python
df1_corr = df1['2022'].corr()  # 相関係数
df1_corr
```




<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>ALL</th>
      <th>Hokkaido</th>
      <th>Aomori</th>
      <th>Iwate</th>
      <th>Miyagi</th>
      <th>Akita</th>
      <th>Yamagata</th>
      <th>Fukushima</th>
      <th>Ibaraki</th>
      <th>Tochigi</th>
      <th>...</th>
      <th>Ehime</th>
      <th>Kochi</th>
      <th>Fukuoka</th>
      <th>Saga</th>
      <th>Nagasaki</th>
      <th>Kumamoto</th>
      <th>Oita</th>
      <th>Miyazaki</th>
      <th>Kagoshima</th>
      <th>Okinawa</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>ALL</th>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.717784</td>
      <td>0.891098</td>
      <td>0.767939</td>
      <td>0.840150</td>
      <td>0.779766</td>
      <td>0.715148</td>
      <td>0.771207</td>
      <td>0.894457</td>
      <td>0.915933</td>
      <td>...</td>
      <td>0.899295</td>
      <td>0.889060</td>
      <td>0.957462</td>
      <td>0.922166</td>
      <td>0.911519</td>
      <td>0.937740</td>
      <td>0.944658</td>
      <td>0.915092</td>
      <td>0.893831</td>
      <td>0.704811</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Hokkaido</th>
      <td>0.717784</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.817712</td>
      <td>0.914364</td>
      <td>0.896070</td>
      <td>0.887780</td>
      <td>0.917489</td>
      <td>0.916765</td>
      <td>0.721881</td>
      <td>0.838727</td>
      <td>...</td>
      <td>0.671796</td>
      <td>0.623444</td>
      <td>0.545176</td>
      <td>0.593745</td>
      <td>0.593622</td>
      <td>0.549407</td>
      <td>0.611312</td>
      <td>0.568530</td>
      <td>0.490232</td>
      <td>0.220473</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Aomori</th>
      <td>0.891098</td>
      <td>0.817712</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.906691</td>
      <td>0.892421</td>
      <td>0.878192</td>
      <td>0.858531</td>
      <td>0.896222</td>
      <td>0.852927</td>
      <td>0.897350</td>
      <td>...</td>
      <td>0.873929</td>
      <td>0.859468</td>
      <td>0.797894</td>
      <td>0.833150</td>
      <td>0.842774</td>
      <td>0.816585</td>
      <td>0.850210</td>
      <td>0.821223</td>
      <td>0.782323</td>
      <td>0.533182</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Iwate</th>
      <td>0.767939</td>
      <td>0.914364</td>
      <td>0.906691</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.933444</td>
      <td>0.947235</td>
      <td>0.938562</td>
      <td>0.968587</td>
      <td>0.757437</td>
      <td>0.890184</td>
      <td>...</td>
      <td>0.789533</td>
      <td>0.738490</td>
      <td>0.613435</td>
      <td>0.698778</td>
      <td>0.691071</td>
      <td>0.660868</td>
      <td>0.717663</td>
      <td>0.677699</td>
      <td>0.601694</td>
      <td>0.321581</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Miyagi</th>
      <td>0.840150</td>
      <td>0.896070</td>
      <td>0.892421</td>
      <td>0.933444</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.935053</td>
      <td>0.905655</td>
      <td>0.949006</td>
      <td>0.810472</td>
      <td>0.946765</td>
      <td>...</td>
      <td>0.839243</td>
      <td>0.774730</td>
      <td>0.697649</td>
      <td>0.777957</td>
      <td>0.738033</td>
      <td>0.739312</td>
      <td>0.792283</td>
      <td>0.723332</td>
      <td>0.662895</td>
      <td>0.405382</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Akita</th>
      <td>0.779766</td>
      <td>0.887780</td>
      <td>0.878192</td>
      <td>0.947235</td>
      <td>0.935053</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.950503</td>
      <td>0.954115</td>
      <td>0.718903</td>
      <td>0.914849</td>
      <td>...</td>
      <td>0.847746</td>
      <td>0.787533</td>
      <td>0.621089</td>
      <td>0.756042</td>
      <td>0.721347</td>
      <td>0.700550</td>
      <td>0.754326</td>
      <td>0.702415</td>
      <td>0.642022</td>
      <td>0.329620</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Yamagata</th>
      <td>0.715148</td>
      <td>0.917489</td>
      <td>0.858531</td>
      <td>0.938562</td>
      <td>0.905655</td>
      <td>0.950503</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.960751</td>
      <td>0.706228</td>
      <td>0.843392</td>
      <td>...</td>
      <td>0.781056</td>
      <td>0.735974</td>
      <td>0.538614</td>
      <td>0.649817</td>
      <td>0.674898</td>
      <td>0.602274</td>
      <td>0.672703</td>
      <td>0.633082</td>
      <td>0.567904</td>
      <td>0.196844</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Fukushima</th>
      <td>0.771207</td>
      <td>0.916765</td>
      <td>0.896222</td>
      <td>0.968587</td>
      <td>0.949006</td>
      <td>0.954115</td>
      <td>0.960751</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.783400</td>
      <td>0.899624</td>
      <td>...</td>
      <td>0.810988</td>
      <td>0.766845</td>
      <td>0.609747</td>
      <td>0.697224</td>
      <td>0.717126</td>
      <td>0.652322</td>
      <td>0.726145</td>
      <td>0.691202</td>
      <td>0.614898</td>
      <td>0.279904</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Ibaraki</th>
      <td>0.894457</td>
      <td>0.721881</td>
      <td>0.852927</td>
      <td>0.757437</td>
      <td>0.810472</td>
      <td>0.718903</td>
      <td>0.706228</td>
      <td>0.783400</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.845102</td>
      <td>...</td>
      <td>0.774043</td>
      <td>0.792746</td>
      <td>0.830887</td>
      <td>0.757382</td>
      <td>0.803787</td>
      <td>0.754663</td>
      <td>0.803562</td>
      <td>0.786469</td>
      <td>0.758979</td>
      <td>0.490970</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Tochigi</th>
      <td>0.915933</td>
      <td>0.838727</td>
      <td>0.897350</td>
      <td>0.890184</td>
      <td>0.946765</td>
      <td>0.914849</td>
      <td>0.843392</td>
      <td>0.899624</td>
      <td>0.845102</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>...</td>
      <td>0.875981</td>
      <td>0.818229</td>
      <td>0.806803</td>
      <td>0.846623</td>
      <td>0.797450</td>
      <td>0.834543</td>
      <td>0.861182</td>
      <td>0.803815</td>
      <td>0.759042</td>
      <td>0.532585</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Gunma</th>
      <td>0.931932</td>
      <td>0.847433</td>
      <td>0.919207</td>
      <td>0.898673</td>
      <td>0.947350</td>
      <td>0.919529</td>
      <td>0.866205</td>
      <td>0.908965</td>
      <td>0.864516</td>
      <td>0.978320</td>
      <td>...</td>
      <td>0.885845</td>
      <td>0.842102</td>
      <td>0.815531</td>
      <td>0.853170</td>
      <td>0.813521</td>
      <td>0.837475</td>
      <td>0.865130</td>
      <td>0.806379</td>
      <td>0.763229</td>
      <td>0.511536</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Saitama</th>
      <td>0.949682</td>
      <td>0.672041</td>
      <td>0.824941</td>
      <td>0.703743</td>
      <td>0.749850</td>
      <td>0.668847</td>
      <td>0.617008</td>
      <td>0.689993</td>
      <td>0.896579</td>
      <td>0.842916</td>
      <td>...</td>
      <td>0.749519</td>
      <td>0.754630</td>
      <td>0.908880</td>
      <td>0.798737</td>
      <td>0.792206</td>
      <td>0.837307</td>
      <td>0.826762</td>
      <td>0.813266</td>
      <td>0.777436</td>
      <td>0.623490</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Chiba</th>
      <td>0.952929</td>
      <td>0.656637</td>
      <td>0.826540</td>
      <td>0.692732</td>
      <td>0.756459</td>
      <td>0.678875</td>
      <td>0.615355</td>
      <td>0.679690</td>
      <td>0.881288</td>
      <td>0.854465</td>
      <td>...</td>
      <td>0.754590</td>
      <td>0.755003</td>
      <td>0.914355</td>
      <td>0.819250</td>
      <td>0.783359</td>
      <td>0.852140</td>
      <td>0.831742</td>
      <td>0.796217</td>
      <td>0.773642</td>
      <td>0.633720</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Tokyo</th>
      <td>0.938815</td>
      <td>0.555475</td>
      <td>0.735839</td>
      <td>0.576070</td>
      <td>0.675974</td>
      <td>0.580471</td>
      <td>0.490408</td>
      <td>0.556090</td>
      <td>0.798165</td>
      <td>0.792618</td>
      <td>...</td>
      <td>0.737210</td>
      <td>0.722763</td>
      <td>0.935475</td>
      <td>0.834748</td>
      <td>0.778615</td>
      <td>0.881396</td>
      <td>0.842963</td>
      <td>0.805265</td>
      <td>0.795662</td>
      <td>0.733294</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Kanagawa</th>
      <td>0.920387</td>
      <td>0.624331</td>
      <td>0.760765</td>
      <td>0.637664</td>
      <td>0.716379</td>
      <td>0.614074</td>
      <td>0.549132</td>
      <td>0.613451</td>
      <td>0.839771</td>
      <td>0.814328</td>
      <td>...</td>
      <td>0.705296</td>
      <td>0.684839</td>
      <td>0.885816</td>
      <td>0.795242</td>
      <td>0.723474</td>
      <td>0.812462</td>
      <td>0.795984</td>
      <td>0.743495</td>
      <td>0.732458</td>
      <td>0.619196</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Niigata</th>
      <td>0.860041</td>
      <td>0.885053</td>
      <td>0.930054</td>
      <td>0.940552</td>
      <td>0.929376</td>
      <td>0.899783</td>
      <td>0.905725</td>
      <td>0.949462</td>
      <td>0.876968</td>
      <td>0.911214</td>
      <td>...</td>
      <td>0.828849</td>
      <td>0.809024</td>
      <td>0.742344</td>
      <td>0.758495</td>
      <td>0.797068</td>
      <td>0.741444</td>
      <td>0.797966</td>
      <td>0.782350</td>
      <td>0.714145</td>
      <td>0.427647</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Toyama</th>
      <td>0.892779</td>
      <td>0.808417</td>
      <td>0.931900</td>
      <td>0.899065</td>
      <td>0.913906</td>
      <td>0.915726</td>
      <td>0.894757</td>
      <td>0.915406</td>
      <td>0.831546</td>
      <td>0.911114</td>
      <td>...</td>
      <td>0.917881</td>
      <td>0.903820</td>
      <td>0.782859</td>
      <td>0.839958</td>
      <td>0.875813</td>
      <td>0.822496</td>
      <td>0.868909</td>
      <td>0.850694</td>
      <td>0.800538</td>
      <td>0.481688</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Ishikawa</th>
      <td>0.883475</td>
      <td>0.796736</td>
      <td>0.924522</td>
      <td>0.865907</td>
      <td>0.827705</td>
      <td>0.810049</td>
      <td>0.827552</td>
      <td>0.869900</td>
      <td>0.867524</td>
      <td>0.840119</td>
      <td>...</td>
      <td>0.833639</td>
      <td>0.860642</td>
      <td>0.813131</td>
      <td>0.776893</td>
      <td>0.873137</td>
      <td>0.782003</td>
      <td>0.830798</td>
      <td>0.854639</td>
      <td>0.798296</td>
      <td>0.514883</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Fukui</th>
      <td>0.903478</td>
      <td>0.755764</td>
      <td>0.900367</td>
      <td>0.836279</td>
      <td>0.844928</td>
      <td>0.786618</td>
      <td>0.785250</td>
      <td>0.840257</td>
      <td>0.907166</td>
      <td>0.867954</td>
      <td>...</td>
      <td>0.841723</td>
      <td>0.849426</td>
      <td>0.848289</td>
      <td>0.809698</td>
      <td>0.860533</td>
      <td>0.819005</td>
      <td>0.867837</td>
      <td>0.862289</td>
      <td>0.826756</td>
      <td>0.587220</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Yamanashi</th>
      <td>0.925965</td>
      <td>0.850168</td>
      <td>0.911404</td>
      <td>0.889602</td>
      <td>0.950895</td>
      <td>0.903164</td>
      <td>0.860360</td>
      <td>0.899474</td>
      <td>0.849235</td>
      <td>0.958010</td>
      <td>...</td>
      <td>0.902118</td>
      <td>0.852349</td>
      <td>0.818240</td>
      <td>0.863448</td>
      <td>0.841212</td>
      <td>0.851858</td>
      <td>0.885837</td>
      <td>0.833486</td>
      <td>0.783229</td>
      <td>0.549257</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Nagano</th>
      <td>0.747033</td>
      <td>0.912479</td>
      <td>0.833350</td>
      <td>0.901108</td>
      <td>0.951189</td>
      <td>0.912268</td>
      <td>0.926328</td>
      <td>0.940922</td>
      <td>0.754484</td>
      <td>0.884556</td>
      <td>...</td>
      <td>0.763475</td>
      <td>0.695500</td>
      <td>0.581021</td>
      <td>0.672333</td>
      <td>0.657126</td>
      <td>0.627813</td>
      <td>0.698340</td>
      <td>0.633744</td>
      <td>0.566720</td>
      <td>0.269810</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Gifu</th>
      <td>0.923079</td>
      <td>0.778748</td>
      <td>0.895219</td>
      <td>0.850435</td>
      <td>0.910623</td>
      <td>0.910874</td>
      <td>0.835603</td>
      <td>0.868005</td>
      <td>0.804960</td>
      <td>0.948767</td>
      <td>...</td>
      <td>0.956990</td>
      <td>0.916894</td>
      <td>0.828008</td>
      <td>0.918979</td>
      <td>0.883717</td>
      <td>0.882696</td>
      <td>0.920721</td>
      <td>0.869830</td>
      <td>0.848704</td>
      <td>0.580830</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Shizuoka</th>
      <td>0.961911</td>
      <td>0.664467</td>
      <td>0.855437</td>
      <td>0.725012</td>
      <td>0.830778</td>
      <td>0.775010</td>
      <td>0.702808</td>
      <td>0.748793</td>
      <td>0.851291</td>
      <td>0.899783</td>
      <td>...</td>
      <td>0.917398</td>
      <td>0.909105</td>
      <td>0.916616</td>
      <td>0.919229</td>
      <td>0.908827</td>
      <td>0.937777</td>
      <td>0.952013</td>
      <td>0.919721</td>
      <td>0.905452</td>
      <td>0.709372</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Aichi</th>
      <td>0.980066</td>
      <td>0.677395</td>
      <td>0.859472</td>
      <td>0.733152</td>
      <td>0.823597</td>
      <td>0.785022</td>
      <td>0.694154</td>
      <td>0.744523</td>
      <td>0.829048</td>
      <td>0.910184</td>
      <td>...</td>
      <td>0.910705</td>
      <td>0.893841</td>
      <td>0.930181</td>
      <td>0.930370</td>
      <td>0.898245</td>
      <td>0.941223</td>
      <td>0.939524</td>
      <td>0.898939</td>
      <td>0.885149</td>
      <td>0.704869</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Mie</th>
      <td>0.921540</td>
      <td>0.667177</td>
      <td>0.857804</td>
      <td>0.739633</td>
      <td>0.814761</td>
      <td>0.744074</td>
      <td>0.722485</td>
      <td>0.781066</td>
      <td>0.893204</td>
      <td>0.843222</td>
      <td>...</td>
      <td>0.885677</td>
      <td>0.901778</td>
      <td>0.869553</td>
      <td>0.850114</td>
      <td>0.917594</td>
      <td>0.870352</td>
      <td>0.914334</td>
      <td>0.917414</td>
      <td>0.884020</td>
      <td>0.619667</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Shiga</th>
      <td>0.962190</td>
      <td>0.703166</td>
      <td>0.874338</td>
      <td>0.761287</td>
      <td>0.814798</td>
      <td>0.778197</td>
      <td>0.730168</td>
      <td>0.769284</td>
      <td>0.892690</td>
      <td>0.888098</td>
      <td>...</td>
      <td>0.887882</td>
      <td>0.899355</td>
      <td>0.910908</td>
      <td>0.891742</td>
      <td>0.901012</td>
      <td>0.878746</td>
      <td>0.907533</td>
      <td>0.883074</td>
      <td>0.878485</td>
      <td>0.611842</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Kyoto</th>
      <td>0.956596</td>
      <td>0.589744</td>
      <td>0.797106</td>
      <td>0.629059</td>
      <td>0.691738</td>
      <td>0.618076</td>
      <td>0.567675</td>
      <td>0.629997</td>
      <td>0.853849</td>
      <td>0.793971</td>
      <td>...</td>
      <td>0.796857</td>
      <td>0.827028</td>
      <td>0.953301</td>
      <td>0.850102</td>
      <td>0.881297</td>
      <td>0.888940</td>
      <td>0.886444</td>
      <td>0.893341</td>
      <td>0.875498</td>
      <td>0.732100</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Osaka</th>
      <td>0.924773</td>
      <td>0.490046</td>
      <td>0.705150</td>
      <td>0.516303</td>
      <td>0.639536</td>
      <td>0.578872</td>
      <td>0.473347</td>
      <td>0.520946</td>
      <td>0.736754</td>
      <td>0.770666</td>
      <td>...</td>
      <td>0.792432</td>
      <td>0.785307</td>
      <td>0.928033</td>
      <td>0.867227</td>
      <td>0.823218</td>
      <td>0.904041</td>
      <td>0.868892</td>
      <td>0.828961</td>
      <td>0.841459</td>
      <td>0.749999</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Hyogo</th>
      <td>0.969687</td>
      <td>0.577215</td>
      <td>0.797906</td>
      <td>0.618996</td>
      <td>0.707743</td>
      <td>0.632868</td>
      <td>0.573072</td>
      <td>0.629148</td>
      <td>0.857541</td>
      <td>0.810939</td>
      <td>...</td>
      <td>0.843347</td>
      <td>0.863155</td>
      <td>0.970494</td>
      <td>0.886120</td>
      <td>0.905972</td>
      <td>0.917885</td>
      <td>0.915766</td>
      <td>0.903993</td>
      <td>0.905560</td>
      <td>0.734951</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Nara</th>
      <td>0.928707</td>
      <td>0.622302</td>
      <td>0.824037</td>
      <td>0.679896</td>
      <td>0.719531</td>
      <td>0.653464</td>
      <td>0.630231</td>
      <td>0.676421</td>
      <td>0.885325</td>
      <td>0.786575</td>
      <td>...</td>
      <td>0.803479</td>
      <td>0.840778</td>
      <td>0.907295</td>
      <td>0.836251</td>
      <td>0.859678</td>
      <td>0.828968</td>
      <td>0.848166</td>
      <td>0.835940</td>
      <td>0.837719</td>
      <td>0.588007</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Wakayama</th>
      <td>0.941548</td>
      <td>0.691522</td>
      <td>0.856980</td>
      <td>0.748379</td>
      <td>0.809290</td>
      <td>0.755906</td>
      <td>0.736970</td>
      <td>0.775000</td>
      <td>0.865304</td>
      <td>0.852302</td>
      <td>...</td>
      <td>0.908578</td>
      <td>0.910699</td>
      <td>0.911901</td>
      <td>0.895791</td>
      <td>0.941459</td>
      <td>0.894744</td>
      <td>0.935931</td>
      <td>0.929014</td>
      <td>0.907498</td>
      <td>0.656482</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Tottori</th>
      <td>0.890519</td>
      <td>0.785997</td>
      <td>0.898038</td>
      <td>0.889142</td>
      <td>0.924705</td>
      <td>0.892693</td>
      <td>0.860298</td>
      <td>0.896711</td>
      <td>0.823071</td>
      <td>0.916880</td>
      <td>...</td>
      <td>0.928934</td>
      <td>0.880913</td>
      <td>0.804639</td>
      <td>0.881079</td>
      <td>0.865133</td>
      <td>0.852488</td>
      <td>0.903235</td>
      <td>0.854085</td>
      <td>0.811684</td>
      <td>0.551625</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Shimane</th>
      <td>0.808228</td>
      <td>0.660570</td>
      <td>0.826361</td>
      <td>0.783890</td>
      <td>0.819686</td>
      <td>0.823960</td>
      <td>0.761890</td>
      <td>0.771182</td>
      <td>0.638471</td>
      <td>0.840522</td>
      <td>...</td>
      <td>0.888417</td>
      <td>0.796008</td>
      <td>0.737678</td>
      <td>0.877892</td>
      <td>0.774865</td>
      <td>0.870769</td>
      <td>0.867109</td>
      <td>0.783001</td>
      <td>0.766193</td>
      <td>0.615337</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Okayama</th>
      <td>0.929422</td>
      <td>0.764347</td>
      <td>0.908773</td>
      <td>0.823807</td>
      <td>0.846205</td>
      <td>0.822148</td>
      <td>0.814409</td>
      <td>0.859147</td>
      <td>0.898736</td>
      <td>0.876555</td>
      <td>...</td>
      <td>0.906143</td>
      <td>0.933664</td>
      <td>0.866898</td>
      <td>0.860842</td>
      <td>0.931698</td>
      <td>0.847413</td>
      <td>0.908447</td>
      <td>0.911746</td>
      <td>0.879364</td>
      <td>0.567174</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Hiroshima</th>
      <td>0.836433</td>
      <td>0.719557</td>
      <td>0.841748</td>
      <td>0.771618</td>
      <td>0.809215</td>
      <td>0.741730</td>
      <td>0.774109</td>
      <td>0.832794</td>
      <td>0.880185</td>
      <td>0.793668</td>
      <td>...</td>
      <td>0.837325</td>
      <td>0.861942</td>
      <td>0.774919</td>
      <td>0.752138</td>
      <td>0.874841</td>
      <td>0.742648</td>
      <td>0.826484</td>
      <td>0.840320</td>
      <td>0.798819</td>
      <td>0.480949</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Yamaguchi</th>
      <td>0.913602</td>
      <td>0.681295</td>
      <td>0.875982</td>
      <td>0.779463</td>
      <td>0.809834</td>
      <td>0.807729</td>
      <td>0.778268</td>
      <td>0.803312</td>
      <td>0.822211</td>
      <td>0.841419</td>
      <td>...</td>
      <td>0.960015</td>
      <td>0.960900</td>
      <td>0.871974</td>
      <td>0.896705</td>
      <td>0.972604</td>
      <td>0.895065</td>
      <td>0.944369</td>
      <td>0.952393</td>
      <td>0.924802</td>
      <td>0.640063</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Tokushima</th>
      <td>0.816114</td>
      <td>0.601491</td>
      <td>0.842787</td>
      <td>0.725557</td>
      <td>0.711539</td>
      <td>0.721703</td>
      <td>0.728177</td>
      <td>0.756795</td>
      <td>0.789374</td>
      <td>0.722890</td>
      <td>...</td>
      <td>0.870721</td>
      <td>0.924195</td>
      <td>0.775600</td>
      <td>0.784302</td>
      <td>0.921055</td>
      <td>0.772959</td>
      <td>0.835949</td>
      <td>0.869464</td>
      <td>0.850547</td>
      <td>0.506673</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Kagawa</th>
      <td>0.927844</td>
      <td>0.712174</td>
      <td>0.892026</td>
      <td>0.791283</td>
      <td>0.828209</td>
      <td>0.834055</td>
      <td>0.779014</td>
      <td>0.808638</td>
      <td>0.834645</td>
      <td>0.866602</td>
      <td>...</td>
      <td>0.955781</td>
      <td>0.961511</td>
      <td>0.873055</td>
      <td>0.913296</td>
      <td>0.950363</td>
      <td>0.894430</td>
      <td>0.940866</td>
      <td>0.939072</td>
      <td>0.915905</td>
      <td>0.632597</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Ehime</th>
      <td>0.899295</td>
      <td>0.671796</td>
      <td>0.873929</td>
      <td>0.789533</td>
      <td>0.839243</td>
      <td>0.847746</td>
      <td>0.781056</td>
      <td>0.810988</td>
      <td>0.774043</td>
      <td>0.875981</td>
      <td>...</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.958582</td>
      <td>0.843916</td>
      <td>0.935098</td>
      <td>0.942667</td>
      <td>0.913786</td>
      <td>0.949937</td>
      <td>0.924745</td>
      <td>0.908811</td>
      <td>0.640960</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Kochi</th>
      <td>0.889060</td>
      <td>0.623444</td>
      <td>0.859468</td>
      <td>0.738490</td>
      <td>0.774730</td>
      <td>0.787533</td>
      <td>0.735974</td>
      <td>0.766845</td>
      <td>0.792746</td>
      <td>0.818229</td>
      <td>...</td>
      <td>0.958582</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.850517</td>
      <td>0.905483</td>
      <td>0.963762</td>
      <td>0.886052</td>
      <td>0.935731</td>
      <td>0.936056</td>
      <td>0.934222</td>
      <td>0.637328</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Fukuoka</th>
      <td>0.957462</td>
      <td>0.545176</td>
      <td>0.797894</td>
      <td>0.613435</td>
      <td>0.697649</td>
      <td>0.621089</td>
      <td>0.538614</td>
      <td>0.609747</td>
      <td>0.830887</td>
      <td>0.806803</td>
      <td>...</td>
      <td>0.843916</td>
      <td>0.850517</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.911112</td>
      <td>0.911113</td>
      <td>0.944998</td>
      <td>0.933684</td>
      <td>0.920873</td>
      <td>0.926885</td>
      <td>0.818947</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Saga</th>
      <td>0.922166</td>
      <td>0.593745</td>
      <td>0.833150</td>
      <td>0.698778</td>
      <td>0.777957</td>
      <td>0.756042</td>
      <td>0.649817</td>
      <td>0.697224</td>
      <td>0.757382</td>
      <td>0.846623</td>
      <td>...</td>
      <td>0.935098</td>
      <td>0.905483</td>
      <td>0.911112</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.911778</td>
      <td>0.950758</td>
      <td>0.962883</td>
      <td>0.917351</td>
      <td>0.922442</td>
      <td>0.749447</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Nagasaki</th>
      <td>0.911519</td>
      <td>0.593622</td>
      <td>0.842774</td>
      <td>0.691071</td>
      <td>0.738033</td>
      <td>0.721347</td>
      <td>0.674898</td>
      <td>0.717126</td>
      <td>0.803787</td>
      <td>0.797450</td>
      <td>...</td>
      <td>0.942667</td>
      <td>0.963762</td>
      <td>0.911113</td>
      <td>0.911778</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.915760</td>
      <td>0.951688</td>
      <td>0.972516</td>
      <td>0.960525</td>
      <td>0.722418</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Kumamoto</th>
      <td>0.937740</td>
      <td>0.549407</td>
      <td>0.816585</td>
      <td>0.660868</td>
      <td>0.739312</td>
      <td>0.700550</td>
      <td>0.602274</td>
      <td>0.652322</td>
      <td>0.754663</td>
      <td>0.834543</td>
      <td>...</td>
      <td>0.913786</td>
      <td>0.886052</td>
      <td>0.944998</td>
      <td>0.950758</td>
      <td>0.915760</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.969850</td>
      <td>0.942808</td>
      <td>0.935426</td>
      <td>0.834614</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Oita</th>
      <td>0.944658</td>
      <td>0.611312</td>
      <td>0.850210</td>
      <td>0.717663</td>
      <td>0.792283</td>
      <td>0.754326</td>
      <td>0.672703</td>
      <td>0.726145</td>
      <td>0.803562</td>
      <td>0.861182</td>
      <td>...</td>
      <td>0.949937</td>
      <td>0.935731</td>
      <td>0.933684</td>
      <td>0.962883</td>
      <td>0.951688</td>
      <td>0.969850</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.967961</td>
      <td>0.959969</td>
      <td>0.776256</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Miyazaki</th>
      <td>0.915092</td>
      <td>0.568530</td>
      <td>0.821223</td>
      <td>0.677699</td>
      <td>0.723332</td>
      <td>0.702415</td>
      <td>0.633082</td>
      <td>0.691202</td>
      <td>0.786469</td>
      <td>0.803815</td>
      <td>...</td>
      <td>0.924745</td>
      <td>0.936056</td>
      <td>0.920873</td>
      <td>0.917351</td>
      <td>0.972516</td>
      <td>0.942808</td>
      <td>0.967961</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.970454</td>
      <td>0.786351</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Kagoshima</th>
      <td>0.893831</td>
      <td>0.490232</td>
      <td>0.782323</td>
      <td>0.601694</td>
      <td>0.662895</td>
      <td>0.642022</td>
      <td>0.567904</td>
      <td>0.614898</td>
      <td>0.758979</td>
      <td>0.759042</td>
      <td>...</td>
      <td>0.908811</td>
      <td>0.934222</td>
      <td>0.926885</td>
      <td>0.922442</td>
      <td>0.960525</td>
      <td>0.935426</td>
      <td>0.959969</td>
      <td>0.970454</td>
      <td>1.000000</td>
      <td>0.804014</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>Okinawa</th>
      <td>0.704811</td>
      <td>0.220473</td>
      <td>0.533182</td>
      <td>0.321581</td>
      <td>0.405382</td>
      <td>0.329620</td>
      <td>0.196844</td>
      <td>0.279904</td>
      <td>0.490970</td>
      <td>0.532585</td>
      <td>...</td>
      <td>0.640960</td>
      <td>0.637328</td>
      <td>0.818947</td>
      <td>0.749447</td>
      <td>0.722418</td>
      <td>0.834614</td>
      <td>0.776256</td>
      <td>0.786351</td>
      <td>0.804014</td>
      <td>1.000000</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<p>48 rows × 48 columns</p>
</div>



北海道と東北は相関係数が大きい。
北海道と九州は相関係数が小さい。
東北と九州は相関係数が大きい。
ような気がします。
本格的にデータ分析するには様々な知識が必要です。
前処理や評価の手法などpandasの紹介からは脱線しますのでこのあたりで終わろうと思います。