#消費者物価指数 #e-Stat #R #GoogleColab #ChatGPT

Rに書き換え

消費者物価指数を品目ごとに調べたい。
ChatGPTに聞きながら作成したPythonのコードを、ChatGPTにRのコードに書き換えてもらいました。

Macで発生する文字化け対応など一部修正しましたが、ほとんどChatGPTに教えてもらったコードを使っています。

基準品目の番号をカンマで区切って選択してください: 57,58,59,60,61

そのRコード

# 必要なパッケージをインストールして読み込む
install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

# CSVデータのURL
csv_url <- 'http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/getSimpleStatsData?cdTab=1&cdArea=00000&cdTimeFrom=1970000101&appId=f53ecf607bd3688c8d146c2a7ca894fe78cc7aa1&lang=J&statsDataId=0003427113&sectionHeaderFlg=2&replaceSpChars=0'

# CSVデータを読み込む
data <- read_csv(csv_url)

# データの前処理
data2 <- data %>%
  mutate(value = as.numeric(value),  # 'value' 列を数値に変換
         `時間軸（年・月）` = as.Date(paste0(`時間軸（年・月）`, "01日"), format = "%Y年%m月%d")) %>%  # '時間軸（年・月）' 列を日付型に変換
  drop_na(value, `時間軸（年・月）`)  # 欠損値を含む行を削除


# ユーザーに選択肢を提示
# unique_items[i] はベクトルのi番目
unique_items <- unique(data$`2020年基準品目`)
cat("選択可能な基準品目:\n")
for (i in seq_along(unique_items)) {
  cat(i, ": ", unique_items[i], "\n")
}

# 選択された基準品目に基づいてデータをフィルタリング
# readline 関数を使用して、ユーザーからの入力を取得
selected_indices<- readline(prompt = "基準品目の番号をカンマで区切って選択してください: ")
#"142,143,145"
selected_indices <- strsplit(selected_indices, ",")[[1]]
#[1] "142" "143" "145"
selected_indices <- as.integer(selected_indices)  # 文字列から整数に変換
#142 143 145

selected_items <- unique_items[selected_indices]
#[1] "1571 いちご"     "1581 バナナ"     "1572 さくらんぼ"

# グラフを描画
library(ggplot2)

# 選択された基準品目に基づいてデータをフィルタリング
filtered_data <- data2 %>% filter(`2020年基準品目` %in% selected_items)

# グラフを描画
ggplot(data = filtered_data, aes(x = `時間軸（年・月）`, y = value, color = `2020年基準品目`)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  labs(title = "指数の推移", x = "年月", y = "指数") +
  theme_minimal() +
  theme_gray (base_family = "HiraKakuPro-W3") #　文字化け対策