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）の第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。
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：
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://okumuralab.org/~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")
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