最近野菜が高騰しているらしいです。
たとえばキャベツ、レタス、白菜が４００円なんだとか。
これをe-Statから取得した物価指数で分析してみようと思いました。
以前物価指数のデータを取得して分析したときは分析データをe-Statから直接csvとしてダウンロードしましたが、最近読んだ本にAPIでe-Statに接続する手法が紹介されていたのでこれを使ってみます。
APIでデータを取得できればマウス操作やコピペ無しにプログラミングだけで分析が完結するので、分析の再現性が格段にアップします。
もし２年後上司に「あの分析もう一回教えて」と言われても慌てずに対応できそうですね。
【e-Stat API】
e-Statが次世代統計利用システムとしてAPIの本格運用を始めたのは2014年10月31日。
このシステムを使えばe-Statが持つ統計データをウェブAPIを通してXMLやJSONとして取得できます。
たくさんの税金をかけてこのようなすばらしいシステムを作ってくれているのだから利用しない手はありません。
APIの使い方 | 政府統計の総合窓口(e-Stat)−API機能
【e-Stat APIアプリケーションID取得】
まずはじめにe-Statのユーザ登録を行い、『アプリケーションID』なるものを取得します。
この取得が少し分かりにくくて地味に時間がかかったのでここに手順を説明します。
step1 ユーザ登録
ユーザ登録 | 政府統計の総合窓口
上記リンクからメールアドレスを登録してユーザ登録します。
上記リンクからできるのは仮登録です。メールの案内にしたがって本登録もしてください。
step2 ログイン
ログイン | 政府統計の総合窓口
上記リンクに設定したメールアドレスとパスワードを入力してログインしてください
step3 アプリケーションIDの発行
- e-Statトップページから『マイページ』を押してください。
- 上のやや左側にある『API機能(アプリケーションID発行)』を押してください
- 『名称』『URL』『概要』すべて適当に入力して右側の『発行』ボタンを押してください
これでappIdにIDっぽい文字列が表示されたはずです。
これがあなたのe-StatのアプリケーションIDです。
【消費者物価指数データ】
e-Stat APIでのデータ取得はstatsDataIdというIDで取得するデータを設定します。
まずはe-StatのサイトからstatsDataIdを特定しましょう。
今回分析したいのは『消費者物価指数』です。
e-Statトップページの『キーワードで探す』のフォームから『消費者物価指数』を検索すれば次のデータが見つかりました。
このページのAPIのボタンを押せば、APIでデータを取得するためのURLが表示されます。
この中にstatsDataId=0003143513という文字列があります。これがstatsDataIdです。
これでAPIでデータを取得する準備が整いました。
【estatapiで消費者物価データを取得】
さて、私はRで分析したいので、Rを使ってapiを通じてデータを取得したいです。
最も単純にはAPIの仕様に従ってライブラリhttrでGETを投げれば統計データのJSONを取得することができます。
しかし微妙に面倒なそこらへんの処理をいい感じにショートカットしてくれるestatapiというライブラリが存在するので今回はこれを使います。
estatapi – 政府統計の総合窓口（e-Stat）のAPIを使うためのRパッケージ
#R
install.packages("estatapi")
library(estatapi)
自分のアプリケーションIDと、対象データのstatsDataIdがあれば関数estat_getStatsDataを使ってデータを取得することができます。
しかし下記のコード、実行はしないでください。
#R appId <- "あなたのアプリケーションID" bukkaId <- "0003143513" # 次のコードは実行しないで！ result <- estat_getStatsData(appId = appId, statsDataId = bukkaId)
上のコードをそのまま実行するとデータサイズが広すぎておそらくかなり取得時間がかかると思います。
これを避けるためには我々が必要な条件で絞り込んでデータを取得しなければなりません。
データの絞り込み条件は次のe-Stat公式ページを参考にしました。
表彰事項、時間軸事項、地域事項、分類事項の条件で絞り込んでデータ取得できるようです。
絞り込みの具体的な条件はメタデータを見て確認することができます。
メタデータはestatapiの関数estat_getMetaInfoで取得できます。
#R meta <- estat_getMetaInfo(appId = appId, statsDataId = bukkaId) library(dplyr) meta %>% glimpse #List of 5 # $ tab :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 5 obs. of 4 variables: # ..$ @code : chr [1:5] "1" "2" "3" "4" ... # ..$ @name : chr [1:5] "指数" "前月比・前年比・前年度比" "前年同月比" "ウエイト（実数）" ... # ..$ @level: chr [1:5] "" "" "" "" ... # ..$ @unit : chr [1:5] NA "%" "%" NA ... # $ cat01 :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 798 obs. of 4 variables: # ..$ @code : chr [1:798] "0001" "0002" "0003" "0004" ... # ..$ @name : chr [1:798] "0001 総合" "0002 食料" "0003 穀類" "0004 米類" ... # ..$ @level : chr [1:798] "1" "1" "3" "5" ... # ..$ @parentCode: chr [1:798] NA NA "0002" "0003" ... # $ area :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 72 obs. of 3 variables: # ..$ @code : chr [1:72] "13A01" "00000" "00011" "00012" ... # ..$ @name : chr [1:72] "13100 東京都区部" "全国" "人口５万以上の市" "大都市" ... # ..$ @level: chr [1:72] "1" "1" "1" "1" ... # $ time :Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 672 obs. of 4 variables: # ..$ @code : chr [1:672] "2018000101" "2017001212" "2017001111" "2017001010" ... # ..$ @name : chr [1:672] "2018年1月" "2017年12月" "2017年11月" "2017年10月" ... # ..$ @level : chr [1:672] "4" "4" "4" "4" ... # ..$ @parentCode: chr [1:672] "2018000103" "2017001012" "2017001012" "2017001012" ... # $ .names:Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 4 obs. of 2 variables: # ..$ id : chr [1:4] "tab" "cat01" "area" "time" # ..$ name: chr [1:4] "表章項目" "2015年基準品目" "地域（2015年基準）" "時間軸（年・月）"
上記の絞り込み項目との対応はtabが表彰事項、cat01が分類事項01、areaが地域事項、timeが時間軸事項、になっているようです。
一つずつ見ていきましょう。
まずはtab表彰事項です。
#R meta$tab ## A tibble: 5 x 4 # `@code` `@name` `@level` `@unit` # <chr> <chr> <chr> <chr> #1 1 指数 <NA> #2 2 前月比・前年比・前年度比 % #3 3 前年同月比 % #4 4 ウエイト（実数） <NA> #5 5 ウエイト（万分比） <NA>
表彰事項は取得したい値の種類です。
今回は加工されていない指数そのものを使うことにしますのでコードは"1"です。
#R cdTab.sisu <- "1"
次はcat01分類事項01。
#R metacat01 ## A tibble: 798 x 4 # `@code` `@name` `@level` `@parentCode` # <chr> <chr> <chr> <chr> # 1 0001 0001 総合 1 <NA> # 2 0002 0002 食料 1 <NA> # 3 0003 0003 穀類 3 0002 # 4 0004 0004 米類 5 0003 # 5 1000 1000 うるち米 6 0004 # 6 1001 1001 うるち米Ａ 7 1000 # 7 1002 1002 うるち米Ｂ 7 1000 # 8 1011 1011 もち米 6 0004 # 9 0005 0005 パン 5 0003 #10 1021 1021 食パン 6 0005 ## ... with 788 more rows
分類事項01は物価の対象品目です。
今回は野菜の物価を調べたいので対象となるコードを次のように調べていきました。
#R #まず一番上の階層をみる meta$cat01 %>% filter(`@level` == "1") ## A tibble: 50 x 4 # `@code` `@name` `@level` `@parentCode` # <chr> <chr> <chr> <chr> # 1 0001 0001 総合 1 <NA> # 2 0002 0002 食料 1 <NA> # 3 0045 0045 住居 1 <NA> # 4 0054 0054 光熱・水道 1 <NA> # 5 0060 0060 家具・家事用品 1 <NA> # 6 0082 0082 被服及び履物 1 <NA> # 7 0107 0107 保健医療 1 <NA> # 8 0111 0111 交通・通信 1 <NA> # 9 0118 0118 教育 1 <NA> #10 0122 0122 教養娯楽 1 <NA> ## ... with 40 more rows # コード0002『食料』の下にあるような気がするので、parentCodeで絞り込んでみる meta$cat01 %>% filter(`@parentCode` == "0002") ## A tibble: 12 x 4 # `@code` `@name` `@level` `@parentCode` # <chr> <chr> <chr> <chr> # 1 0003 0003 穀類 3 0002 # 2 0008 0008 魚介類 3 0002 # 3 0013 0013 肉類 3 0002 # 4 0016 0016 乳卵類 3 0002 # 5 0021 0021 野菜・海藻 3 0002 # 6 0027 0027 果物 3 0002 # 7 0030 0030 油脂・調味料 3 0002 # 8 0033 0033 菓子類 3 0002 # 9 0034 0034 調理食品 3 0002 #10 0037 0037 飲料 3 0002 #11 0041 0041 酒類 3 0002 #12 0042 0042 外食 3 0002 # コード0021『野菜・海藻』の下にあるような気がするので、parentCodeで絞り込んでみる meta$cat01 %>% filter(`@parentCode` == "0021") ## A tibble: 2 x 4 # `@code` `@name` `@level` `@parentCode` # <chr> <chr> <chr> <chr> #1 0022 0022 生鮮野菜 4 0021 #2 0023 0023 乾物・加工品類 4 0021 # コード0022『生鮮野菜』の下にあるような気がするのでparentCodeでしぼりこんでみる meta$cat01 %>% filter(`@parentCode` == "0022") ## A tibble: 30 x 4 # `@code` `@name` `@level` `@parentCode` # <chr> <chr> <chr> <chr> # 1 1401 1401 キャベツ 6 0022 # 2 1402 1402 ほうれんそう 6 0022 # 3 1403 1403 はくさい 6 0022 # 4 1405 1405 ねぎ 6 0022 # 5 1406 1406 レタス 6 0022 # 6 1409 1409 ブロッコリー 6 0022 # 7 1407 1407 もやし 6 0022 # 8 1410 1410 アスパラガス 6 0022 # 9 1411 1411 さつまいも 6 0022 #10 1412 1412 じゃがいも 6 0022 ## ... with 20 more rows # これが求めるコードの列なので保存しておく。 cdCat01.yasai <- meta$cat01 %>% filter(`@parentCode` == "0022") %>% pull(`@code`)
次にarea地域事項
#R meta$area ## A tibble: 72 x 3 # `@code` `@name` `@level` # <chr> <chr> <chr> # 1 13A01 13100 東京都区部 1 # 2 00000 全国 1 # 3 00011 人口５万以上の市 1 # 4 00012 大都市 1 # 5 00013 中都市 1 # 6 00018 小都市Ａ 1 # 7 00021 小都市Ｂ・町村 1 # 8 00042 北海道地方 1 # 9 00043 東北地方 1 #10 00044 関東地方 1 ## ... with 62 more rows
これはコード00000全国でいいでしょう。
#R cdArea.zenkoku <- "00000"
次にtime時間軸事項
#R meta$time ## A tibble: 672 x 4 # `@code` `@name` `@level` `@parentCode` # <chr> <chr> <chr> <chr> # 1 2018000101 2018年1月 4 2018000103 # 2 2017001212 2017年12月 4 2017001012 # 3 2017001111 2017年11月 4 2017001012 # 4 2017001010 2017年10月 4 2017001012 # 5 2017000909 2017年9月 4 2017000709 # 6 2017000808 2017年8月 4 2017000709 # 7 2017000707 2017年7月 4 2017000709 # 8 2017000606 2017年6月 4 2017000406 # 9 2017000505 2017年5月 4 2017000406 #10 2017000404 2017年4月 4 2017000406 ## ... with 662 more rows
なんとなく2010年以降を取ることにします。
先程のAPIの使い方 3.4 統計データ取得でcdTimeFromを指定すればその時期以降が取れそうな気がするので、このパラメータを使います。
また欲しいのは年月データのみなのでlevel=4を指定します。
#R cdTimeFrom <- "2010000101" lvTime <- "4"
これで絞り込み条件が定まりました。
estat_getStatsDataを使ってデータを取得しましょう！
#R
result <- estat_getStatsData(
appId,
statsDataId = bukka_id,
cdTab = cdTab.sisu,
cdCat01 = cdCat01.yasai,
cdArea = cdArea.zenkoku,
cdTimeFrom = cdTimeFrom,
lvTime = lvTime
)
result
## A tibble: 2,804 x 9
# tab_code 表章項目 cat01_code `2015年基準品目` area_code `地域（2015年基準）` time_code `時間軸（年・月）` value
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl>
# 1 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017001212 2017年12月 120.0
# 2 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017001111 2017年11月 92.3
# 3 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017001010 2017年10月 70.9
# 4 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017000909 2017年9月 84.8
# 5 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017000808 2017年8月 68.2
# 6 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017000707 2017年7月 69.2
# 7 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017000606 2017年6月 75.3
# 8 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017000505 2017年5月 99.9
# 9 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017000404 2017年4月 112.3
#10 1 指数 1401 1401 キャベツ 00000 全国 2017000303 2017年3月 104.4
## ... with 3,794 more rows
library(lubridate)
library(stringr)
hamono <- result %>%
rename(hinmoku = `2015年基準品目`) %>%
mutate(ym = make_date(str_sub(time_code, end = 4), str_sub(time_code, start = -2), 1)) %>%
mutate(month = month(ym, label = TRUE, abbr = TRUE), year = year(ym)) %>%
filter(`cat01_code` %in% c("1401", "1402", "1403", "1405", "1406"))
library(ggplot2)
hamono %>%
mutate(year = factor(year)) %>%
ggplot(aes(month, value)) +
geom_point(aes(color = year, shape = year)) +
facet_wrap(~hinmoku) +
scale_shape_manual(values = 1:8)
野菜は季節変動が激しいので季節ごとに時間変化を見れるようにしました。
これを見る限り、たしかに2017年12月のレタスの価格はひどい。通常時の2倍近く値上がりしています。
ほうれん草も少し高めです。
そして思ったより白菜、ネギ、レタスは大したこと無いです。
【まとめ】
Rのライブラリestatapiを使って消費者物価指数を取得し、葉物野菜の物価動向を調べることができました。
今回はデータを取得するところに時間を割いてしまったためとても分析と言えるようなことはできなかったので、そのうち別の記事で細かい分析をやってみたいです。
またstatsDataId=0003105586小売物価統計調査では実際の価格を『市』ごとに見ることができるようです。
こっちを調べるともっと深く調べていけるかもしれません。
しかしこうやって政府統計データに効率よくアクセスできるようになると無限に遊べそうで怖い。
Thank you ever so for you post.Much thanks again.cialis pills gwen travis