[PYTHON] Informieren Sie sich über das Alter und die Anzahl der Gewinne von Präfekturgouverneuren im ganzen Land

Aus der Governor's File der National Governor's Association, dem amtierenden Gouverneur Schaben

import datetime
import re

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


def wareki2date(s):

    m = re.search("(Showa|Heisei|Reiwa)([ 0-9 Yuan]{1,2})Jahr( [0-9]{1,2})Mond([ 0-9]{1,2})Tag", s)

    if m:

        year, month, day = [1 if i == "Ehemalige" else int(i.strip()) for i in m.group(2, 3, 4)]

        if m.group(1) == "Showa":
            year += 1925
        elif m.group(1) == "Heisei":
            year += 1988
        elif m.group(1) == "Reiwa":
            year += 2018

        return pd.Timestamp(year, month, day)

    else:
        return pd.NaT


df = pd.read_html("http://www.nga.gr.jp/app/chijifile/", attrs={"summary": "Suchergebnisliste"})[0]

#Konvertieren Sie den japanischen Kalender in den westlichen Kalender
df["Geburtstag"] = df["Geburtstag"].apply(wareki2date)
df["Wahltermin"] = df["Wahltermin"].apply(wareki2date)
df["Haltbarkeitsdatum"] = df["Haltbarkeitsdatum"].apply(wareki2date)
df["Einweihungsdatum"] = df["Einweihungsdatum"].apply(wareki2date)

df["Alter"] = df["Alter"].str.rstrip("Alter").astype(int)

Alter

df["Alter"].value_counts(bins=[20,40,45,50,55,60,65,70,75,80]).sort_index().plot.bar()

df["Alter"].describe()

count 47.000000 mean 61.680851 std 9.273868 min 39.000000 25% 56.000000 50% 60.000000 75% 69.500000 max 78.000000 Name: Alter, Typ: float64

Anzahl der Siege

df["Anzahl der Siege"].describe()

count 47.000000 mean 2.765957 std 1.447828 min 1.000000 25% 1.000000 50% 3.000000 75% 4.000000 max 7.000000 Name: Anzahl der Siege, Typ: float64

National Mayor's Association

In der Liste der National Mayors Association sind nur die Namen aufgeführt.