老衰による死亡率の推移

老衰が死因の3位に

朝日新聞に老衰で亡くなる人が増加、死因の3位に 超高齢化が要因という記事が載っていた。ここ数年で老衰が急増しているという内容である。

データはどこにあるのか。2019年7月12日に出たばかりの厚生統計要覧(平成30年度)第1編 人口・世帯 第2章 人口動態の1-30表「年齢調整死亡率(人口10万対),死因年次推移分類・性別」(130.xls)であろうか(厚労省はなぜまだxlsxでなくxlsを使うんだろう?)。でもこれは2017年までしか載っていない。しかも自動処理しにくいネ申Excelに近い。

とりあえずこれを縦横逆にして1行目を項目名にして「折れ線グラフ」を描いてみた。

老衰による死亡率の推移

これはやばいやつだ。年のきざみが一定でない。Excelでは「折れ線グラフ」を使ってはならない例だ。こういうのは「散布図」を使う:

老衰による死亡率の推移

これを見やすくするには,かなりがんばらなければならない。

そうこうしているうちに,e-Statにもうちょっと完全なデータがあることに気づいた。e-Statを「人口動態調査」で検索し,「ファイル」をクリック,確定数→死亡→年次,2017年と進んで,5-14 死因年次推移分類別にみた性別年齢調整死亡率(人口10万対)のCSVをダウンロードする。ファイル名は mc140000.csv となる。これをまともなCSVにした mc140000a.csv を置いておく(文字コード:BOM付きUTF-8)。これをPythonでプロットする:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/python/data/mc140000a.csv", comment="#")
df.head()   # 頭を表示して確認

plt.plot(df['年'], df[['老衰男','老衰女']], "o-")
plt.xlabel('年')
plt.ylabel('年齢調整死亡率(人口10万対)')
plt.title('老衰による死亡率の推移')
plt.legend(['男','女'])
plt.savefig('190714c.png', bbox_inches="tight")
老衰による死亡率の推移

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