チャレンジGPT_Model: Code Interpreter
チャットGPTに、「Code Interpreter」のプラグインが実装されたということです。
「Code Interpreter」とは、「コードの通訳者」ということで、
もう！
何でもかんでも自然言語で解決しちゃうぞ！
という気概を感じます。
できることは、上記のサイトを参照すると、以下だそうで
「データ分析」とか！
まじかよ！！
なのであります。
コードの理解と生成
データ分析
グラフの作成
ファイルの編集
計算の実行
Pythonコードの実行
学習ツールとしての利用
QRコード生成
長期記憶
画像処理
より一部引用
というわけで、データ分析してもらおうじゃないか！
最初に結論から
総括
サラリーマンなりたての頃のわたしより数百倍仕事ができる。
できたこと
ファイルを読み込んだ後、自分（GPT）なりに情報を整理したあとに、分析を始めてくれる
プロンプトは、日本語でも問題ないみたい
こちらからの依頼文が、ちゃんとしたヘッダの文字列じゃなくても読み解いてくれる（さすがGPT4）
「グラフで〜」って言わなくても、GPTが必要と感じたらグラフで見せてくれるみたいでわかりやすい
できなかったこと
2つのファイルを読ませて、「それぞれの関係性を〜」と分析してもらおうとすると、データのマージで詰まってしまった
読み込ませるファイルは、「テーブル」の状態になってないとダメ
俗に言う神エクセルみたいなやつはダメ
データは、↓こちらから拝借しました。
以下、GPTとのやりとり
■わたし ＞＞
このデータを分析して
（人口推移のファイルを添付）
■GPT ＞＞
データを読み込む際にエラーが発生しました。
このエラーは通常、ファイルのエンコーディングが想定したもの（ここでは 'utf-8'）と異なる場合に発生します。
日本で一般的に使われるエンコーディングは 'Shift-JIS' なので、それを試してみます。
データを読み込むことができました。
データは日本の各都道府県の人口に関する情報を含んでいるようです。各列の内容は以下の通りです：
都道府県コード：各都道府県のコード
都道府県名：都道府県の名前
元号：日本の元号
和暦（年）：和暦の年
西暦（年）：西暦の年
注：特記事項（NaNはデータが存在しないことを示します）
人口（総数）：その年の総人口
人口（男）：その年の男性人口
人口（女）：その年の女性人口
このデータをどのように分析し、何を知りたいですか？
例えば、特定の都道府県の人口動向を分析する、全国の人口推移を見る、性別による人口比を分析するなど、具体的な分析目標があればお知らせください。
■ わたし＞＞
昭和と、平成の人口推移を見比べて、どのような違いがあるか、教えてください
■GPT ＞＞
昭和と平成の各年における全国の人口データを集計しましたが、結果の表示が正しくありません。
どうやら各年のデータが文字列として連結されてしまっています。
これは、'人口（総数）' 列が文字列形式で格納されている可能性があります。この列を数値に変換してから再度分析を行います。
図から昭和と平成の人口推移を比較すると、次のような観察ができます：
昭和時代：1930年から1985年までの間に人口は急速に増加しました。特に、戦後の高度成長期（1955年から1970年頃）には大きな人口増加が見られます。しかし、1970年以降の増加率は徐々に緩やかになっています。
平成時代：1990年から2015年までの間、人口は比較的一定で、大きな増加や減少は見られません。しかし、2000年代後半からは人口が若干減少しています。
このように、昭和と平成の間で人口の動向は大きく異なります。
昭和時代は急速な人口増加が特徴で、平成時代は人口の安定と若干の減少が特徴と言えます。
■わたし ＞＞
「青森県」の人口を年度別で表にして、「女」の人口は年次でどのように増減していますか？
また、男性の人口の変化と比較すると、どういうことが言える？
■GPT ＞＞
青森県のデータを取得し、男性人口の変化を計算してみましょう。
以下は青森県の男性および女性の人口の年度別の変化です。
この表から、男性人口と女性人口の増減トレンドは大きくは同じであることがわかります。
しかし、特に2005年以降、女性人口の減少速度が男性人口の減少速度を上回っています。
これは、特に高齢の女性が多く、その結果として死亡率が高くなっている可能性があります。
また、若年層の女性が他の地域に移住している可能性もあります。
具体的な理由を知るためには、さらなるデータや研究が必要です。
■わたし ＞＞
このデータと、人口推移との関係性がみられるか、分析して
（コロナの新規感染者数のcsvを添付）
■GPT ＞＞
データを確認したところ、多くの不要なカラムや欠落している値が含まれていることがわかります。
また、最初の行はカラム名ではなく、各カラムのカテゴリを表しているようです。
データの整形を行います。
まず、最初の行をカラム名として利用し、次に青森県のデータのみをフィルタリングします。
その後、週毎の新規感染者数の合計を計算し、時間とともにその変化を観察します。
さらに、この新規感染者数と青森県の人口との関係を探ります。
申し訳ありませんが、エラーが発生しました。
このエラーは、"Aomori"というカラムが存在しないことを示しています。
青森県のデータがどのように格納されているか確認し、適切なカラム名を指定する必要があります。
まず、利用可能なカラムの一覧を表示してみましょう。
このデータは、都道府県ごとにカラムが分割されているのではなく、各都道府県と年齢層ごとにカラムが分割されているようです。
したがって、青森県の全年齢層の合計を計算するか、特定の年齢層に絞って分析することになります。
どちらのアプローチをとりますか？または他に何か要望がありますか？
■わたし＞＞
「青森県の全年齢層の合計を計算」で進めてください
■GPT ＞＞
申し訳ありませんが、"Week"カラムの日付の形式が誤っています。
これは、おそらく元のCSVファイルの日付形式がpandasによる自動変換とは異なる形式であったためです。
日付形式を修正してみましょう。
Finished working
Show work
エラーメッセージによると、"Week"カラムの日付形式が予期せぬ形式（範囲表記）になっているようです。
この範囲の始まりの日付（または終わりの日付）を代表値として使用して、日付のパースを試みます。
範囲の始まりの日付を使用しましょう。
Finished working
Show work
申し訳ありませんが、"Week"カラムの日付が正しく変換されていないようです。
これは、"Week"カラムの元の形式が通常の日付形式とは異なるためです。
改めて、このカラムの形式を確認し、適切に処理します。
Finished working
Show work
申し訳ありません、エラーが発生しました。日付データが格納されているカラム名が「週」ではなく、おそらく別の名称になっているためです。
データのカラム名を再度確認してみましょう。
Finished working
Show work
私の誤りでした。日付データが格納されているカラム名は "Week" です。
"Week" カラムの日付形式を修正し、青森県のデータを再度処理します。
Finished working
Show work
申し訳ありませんが、"Week"カラムの日付が正しく変換されていないようです。
これは、"Week"カラムの元の形式が通常の日付形式とは異なるためです。
改めて、このカラムの形式を確認し、適切に処理します。
Finished working
Show work
申し訳ありませんが、"Week"カラムの日付が正しく変換されていないようです。
これは、"Week"カラムの元の形式が通常の日付形式とは異なるためです。
改めて、このカラムの形式を確認し、適切に処理します。
Finished working
Show work
"Week"カラムの日付が正常に読み込まれているようです。
しかし、その後の処理で日付のインデックスが正しく設定されていないようです。
もう一度データを処理してみましょう。
今回は、データの読み込みから再度始め、各ステップでデータを確認します。
Finished working
Show work
"Week"カラムの日付が正しく変換されていることが確認できました。
次に、青森県のデータを選択し、各週の新規感染者数を計算します。
Finished working
Show work
申し訳ありませんが、"Week"カラムの日付が再度1970年にリセットされてしまいました。
この問題は、データフレームをリセットした際にインデックスが整数にリセットされ、その後の日付変換が失敗するために起こっている可能性があります。
これを解決するために、青森県のデータを選択し、各週の新規感染者数を計算した後に、"Week"カラムを日付型に変換してみましょう。
（以下、なにかしらの見直しでループ）
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