PISA 2018データを読む

はじめに

R版PISA 2018データを読むのPython版である。

SPSSのsavデータを読むにはpandasの read_spss() でもできるが,これはpyreadstatパッケージを呼び出しているだけである。以下ではpyreadstatを直接使う:

import pyreadstat

全部一度に読む(これがエラーになるなら次に進んでください)

メモリの多いマシンなら全部読み込んでしまうのが手っ取り早い(手元のマシンでは24分ほどかかった):

df, meta = pyreadstat.read_sav('CY07_MSU_STU_QQQ.sav')

dfは

import sys
sys.getsizeof(df)

とすればわかるように,約6Gのメモリを占める。

df.shape

と打ち込めば612004行1118列であることがわかる。

これ以降は次と同じである。

一部分のデータだけ読み込む(メモリの少ないマシン用)

まずはメタデータだけ読んでみよう:

df, meta = pyreadstat.read_sav('CY07_MSU_STU_QQQ.sav', metadataonly=True)

メタデータに含まれる変数名とその説明を表示する(長い出力に注意!):

meta.column_names_to_labels

出力は次のようになる:

{'CNTRYID': 'Country Identifier',
 'CNT': 'Country code 3-character',
 'CNTSCHID': 'Intl. School ID',
 'CNTSTUID': 'Intl. Student ID',
・・・(以下略)・・・
}

これでは見にくいので,JSON形式で保存しておくことにする:

import json

with open("column_names_to_labels.json", "w") as f:
    json.dump(meta.column_names_to_labels, f, ensure_ascii=False, indent=2)

with open("variable_value_labels.json", "w") as f:
    json.dump(meta.variable_value_labels, f, ensure_ascii=False, indent=2)

これらはそれぞれ変数ラベルとその説明,変数ラベルとその値の説明である。例えば "IC001Q01TA" というラベルについては前者が

  "IC001Q01TA": "Available for you to use at home: Desktop computer",

後者が

  "IC001Q01TA": {
    "1.0": "Yes, and I use it",
    "2.0": "Yes, but I don’t use it",
    "3.0": "No",
    "5.0": "Valid Skip",
    "7.0": "Not Applicable",
    "8.0": "Invalid",
    "9.0": "No Response"
  },

となっている。国名(3文字)とこの項目だけを改めて読み込んでみよう:

df, meta = pyreadstat.read_sav('CY07_MSU_STU_QQQ.sav', usecols=['CNT', 'IC001Q01TA'])

"IC001Q01TA" の回答の度数分布を表示する:

df["IC001Q01TA"].value_counts()

結果は

1.0    207182
3.0     97676
2.0     50529

となって順番通りにならない。value_counts(sort=False) としてもランダムな順序になる。そこで

df.groupby('IC001Q01TA').count()

とすると

               CNT
IC001Q01TA        
1.0         207182
2.0          50529
3.0          97676

のように表らしくなってくれる。あるいは別解として

import pandas as pd

pd.crosstab(df["IC001Q01TA"], "count")  # "count" はダミー

とすると

col_0        count
IC001Q01TA        
1.0         207182
2.0          50529
3.0          97676

になってくれるようだ。crosstab() の本来の使い方は

pd.crosstab(df["CNT"], df["IC001Q01TA"])

のようにして国名と回答の度数分布を

IC001Q01TA    1.0   2.0   3.0
CNT                          
ALB          3940   558  1589
AUS          6858  2406  2738
AUT          4797   626   972
BEL          5098   925  1585
BGR          3400   548   503
・・・後略・・・

のように出力することである。日本に限れば

df["IC001Q01TA"][df["CNT"] == "JPN"].value_counts()
# または df[df["CNT"] == "JPN"].groupby('IC001Q01TA').count()

とすればよい。

国ごとに回答1の割合を求めるには

s = pd.crosstab(df["CNT"], df["IC001Q01TA"]).apply(lambda x: x.iloc[0]/sum(x), axis=1)
s.sort_values(inplace=True)

手抜き棒グラフにする:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.barh(s.index, s)
plt.savefig('191205a.png', bbox_inches="tight")

日本は下から3番目である。

国名を日本語にし,ドットプロットにしてみる:

co = pd.read_csv("https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/data/countries.csv")
dic = { r['三字']: r['国名'] for i,r in co.iterrows() }
cj = [ dic[x] for x in s.index ]

plt.plot(s, cj, "o")
plt.grid()
plt.savefig('191205b.png', bbox_inches="tight")

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