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TableauとPythonとMySQLでオープンデータの可視化-熱中症データ編(福岡市)

Senju Noguchi
September 18, 2019

 TableauとPythonとMySQLでオープンデータの可視化-熱中症データ編(福岡市)

PyData.Fukuoka Meetup #5(2019/9/18)※初LT+初Viz投稿のLT資料

熱中症搬送者数とそれぞれの関係についてTableauで可視化。
Tableau 2019.2の新機能パラメータアクションを使用。
TableauPublic:https://public.tableau.com/profile/ngcsnj#!/

Senju Noguchi

September 18, 2019
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Transcript

  1. •データがTableau向きでない •関数を作成し、置換した(めっちゃ簡単) 2.Pythonでデータを加工 #置換する関数 def rep(col,before,after): df[col] = df[col].replace(before,after) list_sex=['性別(1:男,2:女)','男性','女性']

    for i in range(1,3): rep(list_sex[0], i, list_sex[i]) list_age=['年齢区分(2:乳幼児,3:少年,4:成人,5:高齢者)','乳幼児','子ども','成人','高齢者'] for i in range(1,5): rep(list_age[0], i+1, list_age[i]) 番号 覚知日付 性別(1:男,2:女) 年齢区分(2:乳幼児,3:少年,4:成人,5:高齢者) 0 5010526000 2019-05-26 1 3 1 5010511000 2019-05-11 1 4 2 5010512000 2019-05-12 2 5 3 5010524000 2019-05-24 1 5 4 5010530000 2019-05-30 2 3
  2. •置換前後 – カラムも変更 番号 覚知日付 性別 年齢区分 0 5010526000 2019-05-26

    男性 子ども 1 5010511000 2019-05-11 男性 成人 2 5010512000 2019-05-12 女性 高齢者 3 5010524000 2019-05-24 男性 高齢者 4 5010530000 2019-05-30 女性 子ども 番号 覚知日付 性別(1:男,2:女) 年齢区分(2:乳幼児,3:少年,4:成人,5:高齢者) 0 5010526000 2019-05-26 1 3 1 5010511000 2019-05-11 1 4 2 5010512000 2019-05-12 2 5 3 5010524000 2019-05-24 1 5 4 5010530000 2019-05-30 2 3 2.Pythonでデータを加工