プログラミング練習記12日目‗python復習中。
最初はプログラミング練習記から。
前回11日目の「政府統計（e-stat)からデータをダウンロードする」
というポストで、APIで政府統計のデータのダウンロードに成功したものの、
データの取り扱いができずにいきづまっていました。
こちらは、人口推計 各年10月1日現在人口 令和２年国勢調査基準 統計表より、
都道府県別人口の割合－総人口
から2005年をピックアップしてプロットしたグラフを作成しました。
各都道府県の並びも、縦軸の数値の並びもバラバラになってしまい、
棒グラフで作成しようとしたのに、散布図のようになってしまいました。
まだまだわかっていないことがわかりました。
今回の良かったところを一つだけ挙げておくと、
データの各年中から2005年をピックアップして、全国＆都道府県のなかから全国を取り除けたこと。
備忘録にメモしておきます。
dfPopEst2005 = dfPopEst.loc[dfPopEst['時間軸（年）'] == '2005年']
dfPopEst2005 = dfPopEst2005[dfPopEst2005['全国・都道府県'] != '全国']
print(dfPopEst2005)
ここ最近は、pythonに対する知識不足を認識したので、
入門書を読み返して、改めてpythonの知識確認を行っています。
田んぼの管理
閑話休題、
田植え終わって、無事に稲も根付いたようです。
田植えが終わってから、田んぼの水管理に苦心しています。
なぜなら、水管理でジャンボタニシの被害に違いが出るんです。
それに今年は体感ですが、
ジャンボタニシが多いように感じます。
6月から暑い日が続いていますからね(。-`ω-)
今年はジャンボタニシが多いという報道も
今年はジャンボタニシが多い！
というのは個人的な体感だけではないようで、
暖冬が影響か 5年ぶりの「注意報」
佐賀県は今月5日、被害多発が予想されるとして初めての「注意報」を発表。全国的にみても2019年に千葉、宮崎県が出して以来5年ぶりの発表となった。佐賀県が5月に早稲品種の水田で調べた結果、1平方メートル当たりの平均生息数は6・8匹で平年（2・1匹）の約3倍に増えていることが分かった。
なぜ大量発生しているのか。県農業技術防除センターの善正二郎・病害虫防除部長は「今年、暖冬で越冬する個体が多くなったからでは」と分析する。九州では6月中旬から田植えが本格化しており、「稲が柔らかい2～3週間は食べられやすいので、水深を浅く管理するなど対策をしてほしい」と呼びかける。
引用元：毎日新聞 2024/6/23「ジャンボタニシ」大量発生、稲の食害が3倍超に 暖冬の影響か」
というニュースもあります。
「水深を浅く管理する」という対策を実践するために、水管理に気をつけています。
実際、いくつかの田んぼは田植え後2‐3日してから大量のジャンボタニシが出現してきました。
水が多いとジャンボタニシが稲の苗を食べてしまう、
水が少なくて、土が出てしまうと草が生えてくる。
ヒタヒタくらいの水加減で田んぼの水管理をしなきゃなんですが、
雨が降ったり、
草が用水路に詰まったり、
晴れが続いたり…。
日ごとに田んぼの水の状況も変わるので、
田植え後の最初の時期は水管理のための田んぼの見回りの回数が増えている今日この頃です。
まとめ
プログラミング練習記12日目、
政府統計からデータをダウンロードする方法を探求する中で、
成功もあれば新たな課題も見つけました。
今回は2005年の都道府県別人口をグラフ化しようとしましたが、
棒グラフが散布図になってしまい、まだまだ勉強が必要です。
それでも、データのフィルタリングが少し進歩しました。
一方で、田んぼの管理に苦労しています。
特に今年はジャンボタニシの被害が深刻で、水管理に細心の注意を払う必要があります。
暖冬の影響でジャンボタニシが増えたというニュースもあり、水深の管理が重要です。
稲を守るため、日々田んぼを見回り、水の調整に努めています。
