Najpopularniejsze imiona dzieci nadane w 2018 roku

Czytanie zajmie Ci około 7 minut

Niedawno Ministerstwo Cyfryzacji opublikowało listę najpopularniejszych imion nadawanych dzieciom w 2018 roku. Wykorzystamy to do połączenia Pythona z R (albo R z Pythonem).

Lista opublikowana została w postaci serii tekstów na stronach Ministerstwa, w formie całkowicie niezjadliwej. Co więcej – prasa podała informacje dalej, bez żadnego obrobienia tych danych. Zróbmy to więc jak należy przy okazji łącząc R i Pythona.

Aby móc w RStudio używać Pythona oraz mieć dostęp do obiektów Pythona w sesji R potrzebujemy biblioteki reticulate – polecam się z nią zapoznać. Daje ciekawe możliwości, które właśnie za chwilę zobaczymy na konkretnym przykładzie.

Cały poniższy kod (i tekst) przygotowane są w ramach dokumentu RMarkdown, dzięki czemu w odpowiednich blokach łączymy dwa języki. Magia.

Do prostych operacji, przygotowania tabel i wykresów wykorzystamy po stronie R:

Z poziomu Pythona potrzebne będą:

Pierwsza rzecz to zebranie danych z przykładowego tekstu, a ponieważ tekstów mamy więcej niż jeden (dokładnie 32 – każde województwo osobno, w dodatku w rozbiciu na chłopców i dziewczynki) przygotujemy odpowiednią funkcję, którą później wywołamy wielokrotnie. Tę cześć zrobimy w Pythonie:

Umiejąc wydobyć tekst dla jednego województwa i jednej płci potrzebujemy znać linki do wszystkich stron z danymi. Ich lista na szczęście jest na stronie, więc trzeba ją pobrać (to już poza funkcją).

Te cztery linijki kodu spowodują, że w tabeli text_hrefs znajdziemy wszystkie potrzebne nam linki. A nawet nieco więcej.

Teraz przygotujemy jedną dużą ramkę (DataFrame w Pandas) zawierającą to co zwróci nam przygotowana wcześniej funkcja get_names_list(). Po prostu dla każdego linku do strony z wynikiem dla województwa (i płci) pobierzemy dane i zapiszemy w tablicy tymczasowej. Na koniec tablicę tymczasową dołączymy do pełnych danych. I tak w kółko, dopóki są jakieś linki:

W efekcie mamy DataFrame z 6894 wierszami, a w sumie co najmniej 397478 urodzonych dzieci. Co najmniej, bo ze względu na ochronę danych osobowych nie ma na liście imion, które pojawiły się tylko raz w danym województwie.

W tym miejscu można dane z Pythona zapisać na dysku (np. jako plik CSV), a następnie wciągnąć do R i tam poddać dalszej obróbce. Ale mieliśmy łączyć, a nie dzielić. Ideą tego postu jest też jak najwięcej zrobić w Pythonie, a w R tylko prezentację wyników.

Na początek poszukajmy najpopularniejszych imion w skali całego kraju. Zacznijmy od dziewczynek.

Odpowiednie fragmenty powyższego wyrażenia po kolei robią:

  • names[names[‘plec’] == ‘dziewczynek’] – wybieramy tylko dziewczynki z całej tabeli
  • .groupby(‘imie’) – będziemy zliczać po imieniu
  • .sum() – zliczanie w tym przypadku to suma
  • .sort_values(‘liczba’, ascending = False) – sortujemy wynik
  • .reset_index() – resetujemy indeks – interesują nas nowe kolumny, a nie indeksy tabeli

To samo robimy dla chłopców:

Zwróćcie uwagę na sam koniec: [:10] oznacza, że z powstałej tabeli bierzemy tylko 10 pierwszych wierszy.

Teraz weźmy obie tabelki do R i przygotujmy zgrabne tabelki (z pomocą pakietu kableExtra). Dostęp do obiektów Pythona w R zapewnia pakiet reticulate, a dostępne one (te obiekty) są w ramach R-owego obiektu py:

Imię Liczba
ZUZANNA 8862
JULIA 8463
MAJA 8027
ZOFIA 7928
HANNA 7718
LENA 7647
ALICJA 5757
MARIA 5440
AMELIA 5309
OLIWIA 5057

I to samo dla chłopców:

Imię Liczba
ANTONI 9325
JAKUB 8905
JAN 8455
SZYMON 8234
ALEKSANDER 7323
FRANCISZEK 7093
FILIP 6406
MIKOŁAJ 6008
WOJCIECH 5860
KACPER 5433

Widzicie różnicę w obu kodach R? W pierwszym mówiliśmy wprost weź 10 wierszy z największą wartością kolumny liczba, w drugim pokazujemy całą tabelę. Ale wracając do przygotowania danych w Pythonie – w pierwszym przypadku dostaliśmy wszystkie imiona, a drugim końcowe [:10] ograniczyło ich liczbę do 10 elementów.

No dobrze, ale bezwzględne liczby nie mówią do końca prawdy. Jak w dwóch województwach mamy po 1000 nowych Jasiów i Antków to jeszcze popularność imienia zależy od udziału Antków i Jasiów w całej grupie chłopców. Zatem policzmy ile chłopców i dziewczynek urodziło się w każdym z województw:

.reset_index() już znamy, samo grupowanie też. Do tabel z poszczególnymi imionami dołączmy informacje o liczbie urodzonych chłopców i dziewczynek (taki zwykły LEFT JOIN):

Teraz w tabeli names_woj mamy również informację względną (procent dzieci danej płci o danym imieniu w danym województwie). Wybierzmy te najpopularniejsze imiona (w podziale na płeć) dla każdego z województw:

Tym razem mamy do czynienia z nieco inaczej zagmatwanym kodem. Można go podzielić na części:

  • names_woj.groupby([‘plec’, ‘wojewodztwo’]) powoduje zgrupowanie names_woj po kolumnach plec i wojewodztwo
  • [‘percent’] powoduje wybranie tylko tej jednej kolumny
  • .idxmax() zwróci nam indeksy wierszy o największej wartości w ramach grupy

Do tego miejsca mamy indeksy (numery wierszy) z całej tabelki. Teraz poprzez

  • names_woj.loc[…, [ ‘wojewodztwo’, ‘plec’, ‘imie’, ‘percent’]] – wybieramy wiersze wg indeksów (wcześniejsze instrukcje wpadną w miejsce ) i wskazane wprost kolumny

To samo w R (wspomaganym dplyr) można osiągnąć w bardziej czytelny i zrozumiały (wg mnie) sposób:

lub bardziej wprost zapisując filtrowanie po największej wartości w grupie:

Mając przygotowane tabelki w Pythonie możemy je pokazać w ładnie sformatowanej tabeli przygotowanej w R:

Województwo Najpopularniejsze imię chłopca
(procent chłopców urodzonych w województwie)
Najpopularniejsze imię dziewczynki
(procent dziewczynek urodzonych w województwie)
dolnoslaskie JAKUB (4.29%) HANNA (4.77%)
kujawsko-pomorskie ANTONI (4.81%) ZUZANNA (4.79%)
lodzkie ANTONI (4.92%) ZUZANNA (4.86%)
lubelskie SZYMON (5.33%) ZUZANNA (5.02%)
lubuskie ANTONI (5.79%) HANNA (5.20%)
malopolskie JAKUB (4.87%) JULIA (4.87%)
mazowieckie JAN (5.18%) ZUZANNA (4.57%)
opolskie JAKUB (4.70%) HANNA (5.71%)
podkarpackie SZYMON (5.59%) ZUZANNA (5.35%)
podlaskie JAKUB (4.47%) ZUZANNA (4.62%)
pomorskie JAKUB (4.18%) ZUZANNA (4.37%)
slaskie JAKUB (4.77%) ZUZANNA (4.64%)
swietokrzyskie ANTONI (5.57%) MAJA (4.96%)
warminsko-mazurskie ANTONI (4.61%) ZUZANNA (5.00%)
wielkopolskie ANTONI (4.69%) ZOFIA (4.60%)
zachodniopomorskie ANTONI (4.49%) HANNA (5.31%)

Robimy małą sztuczkę zlepiając dwie kolumny w jedną (i odpowiednio formatując jej zawartość w HTMLu – boldem piszemy imię, a w nawiasie kursywą procent dzieci o danym imieniu w ramach województwa i płci). Następnie rozsmarowujemy tabelkę długą nieco na szerokość, tak aby został jeden wiersz dla województwa i w osobnych kolumnach imiona chłopców i dziewczynek (już sformatowane z procentami).

Na koniec spróbujmy z wykresem. Wybierzmy teraz jedno imię i sprawdźmy jego popularność w poszczególnych województwach. Oczywiście (zgodnie z założeniami) dane wybieramy po stronie Pythona:

a prezentujemy po stronie R:

imie liczba_x plec wojewodztwo liczba_y percent
ŁUKASZ 43 chlopcow dolnoslaskie 14575 0.2950257
ŁUKASZ 34 chlopcow kujawsko-pomorskie 10761 0.3159558
ŁUKASZ 25 chlopcow lodzkie 12013 0.2081079
ŁUKASZ 45 chlopcow lubelskie 10072 0.4467832
ŁUKASZ 9 chlopcow lubuskie 4920 0.1829268
ŁUKASZ 57 chlopcow malopolskie 20467 0.2784971
ŁUKASZ 69 chlopcow mazowieckie 32245 0.2139867
ŁUKASZ 26 chlopcow opolskie 4557 0.5705508
ŁUKASZ 27 chlopcow podkarpackie 11379 0.2372792
ŁUKASZ 40 chlopcow podlaskie 6265 0.6384677
ŁUKASZ 48 chlopcow pomorskie 13651 0.3516226
ŁUKASZ 89 chlopcow slaskie 22714 0.3918288
ŁUKASZ 10 chlopcow swietokrzyskie 5276 0.1895375
ŁUKASZ 25 chlopcow warminsko-mazurskie 7324 0.3413435
ŁUKASZ 52 chlopcow wielkopolskie 20243 0.2568789
ŁUKASZ 31 chlopcow zachodniopomorskie 8302 0.3734040

Zamiast tabeli możemy narysować prosty wykres słupkowy. ggplot2 z R daje (znowu: wg mnie) lepsze efekty mniejszym nakładem pracy, zatem wykres przygotujemy w R:

Logo Dane i Analizy oraz formatowanie wykresu dzieje się poza powyższym kodem (a mam taką funkcję, żeby wykresy wyglądały tak samo we wpisach i jeszcze żeby był na nich watermark).

To samo można zrobić w Pythonie, na przykład używając seaborn:

Problem tylko w tym taki, że nie udało mi się pokazać wykresu w RMarkdown bez zapisywania go do lokalnego pliku.

To wszystko na dzisiaj. Krótki wpis, ale mam nadzieję, że otwierający oczy na współpracę R z Pythonem. W przyszłości pewnie będzie więcej takich – swoją przygodę z Pythonem dopiero zaczynam.

2 komentarze do wpisu „Najpopularniejsze imiona dzieci nadane w 2018 roku”

  1. Cieszę się, że na Twój blog wjechał Python :) BTW skąd czerpiesz wiedzę o Pythonie ? Czy są to głównie książki, czy może polecasz jakieś źródło wiedzy?

    • Głównie internet i analiza cudzych skryptów, zmienianie ich po kawałku i sprawdzanie co się stanie, jak zmienią się zmienne itp. Plus oczywiście dokumentacja pakietów.
      Nie wiem czy istnieje lepszy sposób niż „learning by doing”

Dodaj komentarz