Pythonで食中毒統計の分析をしてみｋｒた

　静岡県立大の経営イノベーション研究科でpythonプログラミング入門の社会人講座があったので、受講してみました。さっそく、Pythonを使ってデータ分析をゴリゴリ・・・とは行きませんが、頑張って自分の専門分野で活用してみました。

　始めは政府統計の総合窓口（e-Stat)のデータを使ってみようと試行錯誤しました。しかし、データサイエンスの初心者である私は、分析しやすい形に整形するのが難しいため、2時間ほどで断念しました。

　変わりになるデータはないかな、と探していると、厚生労働省に食中毒統計資料がおいてありました。このデータなら何とか分析に使えそう！と言うことで、jupyter　notebookでチャレンジ再開。（令和元年のデータを使用）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
%matplotlib inline

plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'VL PGothic', 'Noto Sans CJK JP']

ライブラリをインポート。文字化けして豆腐になるので、フォントを設定。（ネットのコードをそのまま。よく理解していない。）お次に、エクセルデータをpandasに取り込む。

data = pd.read_excel("./R1itiran.xlsx", skiprows=1, header=[0])
df.head()

どうしても、1列目の空のカラムが消せないので、.drop()で削除。

n_df = df.drop(["Unnamed: 0"],axis=1)
n_df.head()

n_df["発生月日"] = pd.to_datetime(n_df["発生月日"],format="%Y/%m/%d")

発生月日がシリアル値になっているので、to_datetimeを使って日付に変換。

　おお、これなら色々グラフが作れそう。まず、定番！？の病因物質の発生件数と患者数の棒グラフを作ってみる。

factor = n_df["病因物質"].value_counts().sort_values(ascending=False)
plt.title("原因物質別発症件数",fontsize=20)
plt.ylabel("件数")
factor.plot.bar()

factor2 = n_df.groupby("病因物質").sum()["患者数"].sort_values(ascending=False)
plt.title("原因物質別患者数",fontsize=20)
plt.ylabel("患者数")
factor2.plot.bar()

　食品工場で働いていて、食品衛生を勉強した方なら一度は聞いたことあるかもしれませんが、発症件はアニサキス、微生物に絞るとカンピロバクターが一番多い。厚労省も、カンピロバクターの食中毒を減らすために躍起になっているとか・・・・。　でも、患者数を見ると、ノロウイルスが断トツ。ノロウイルスの感染力（２，３個体内に入ると発症。）の強さがわかるグラフですね。

fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(10,5))
plt.title("原因物質別患者数",fontsize=20)
plt.ylabel("患者数")
factor2.plot.bar(ax=axes[0])
factor = n_df["病因物質"].value_counts().sort_values(ascending=False)
plt.title("原因物質別発症件数",fontsize=20)
plt.ylabel("件数")
factor.plot.bar(ax=axes[1])

　グラフを横に並べて見ました。ラベルの設定がまだよく理解できていないので、左のグラフにはラベルが付いていません。

n_df["原因施設"].value_counts().plot.pie(autopct="%.1f0%%")

　食中毒の原因と考えられる施設別の割合。飲食店が一番多いようです。工場の製品は出荷量の割にはかなり食中毒は少ないように感じます。飲食店への衛生教育が不足しているのか、営業許可の基準が緩くて誰でも取れるのか、他の原因があるのか・・・。これだけではでは何とも言えないですね。また考えてみたいです。