このサイトを参考にして、Big Mac Index(ビッグマック指数)のグラフ化を試みる。ビッグマック指数とは、wikiによると、各国の経済力を測るための指数で、マクドナルドで販売されているビッグマック1個の価格を比較することで得られるとなっている。今がどれだけ円安なのかを知る良い指標の1つと言えるだろう。
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データ準備と関数実装¶
import pandas as pd
import numpy as np
import random
import plotly
import plotly.graph_objs as go
以下のサイトからデータをダウンロードする。
%download https://raw.githubusercontent.com/Oysiyl/Big-Mac-Price/master/Big%20Mac%20Index.csv
サイトの先頭行を見てみる。
File = read_csv('Big_Mac_Index.csv')
File.iloc[0]
df = pd.read_csv("Big_Mac_Index.csv", usecols=["date", "iso_a3", "name",
"dollar_price", "USD_raw"])
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df.rename(columns={"iso_a3": "country"}, inplace=True)
df["USD_raw"] = df["USD_raw"]*100
df = df.round({"dollar_price": 2, "USD_raw": 1, "EUR_raw": 1, "GBP_raw": 1,
"JPY_raw": 1, "CNY_raw": 1})
print(df.head(5))
print(df.dtypes)
usa = df[df["name"] == "United States"].reset_index(drop=True)
jap = df[df["name"] == "Japan"].reset_index(drop=True)
print(usa)
print(jap)
最新の2018年7月のビッグマック指数によると、円は米ドルに対して36.4%も過小評価されていることになる。このサイトによると、国民一人当たりのGDPを加味した場合は30%となっている。
df2 = pd.DataFrame({"country1": usa["name"],
"country2": jap["name"],
"price1": usa["dollar_price"],
"price2": jap["dollar_price"]})
print(df2)
df3 = df.groupby(["name"])["date"].count()
print(df3)
countrynames = [*np.unique(df["name"])]
print(countrynames)
print(len(countrynames))
colors = np.random.rand(len(countrynames))
def random_color():
levels = range(32, 256, 32)
return "rgb" + str(tuple(random.choice(levels) for _ in range(3)))
print(random_color())
def tracing(countryname):
eachcountry = df[df["name"] == countryname]
trace = go.Bar(
x=eachcountry["date"],
y=eachcountry["dollar_price"],
name=countryname,
text=countryname,
textposition='auto',
hoverinfo="x+y",
marker=dict(
line=dict(
color='rgba(0,0,0,0.0)',
width=1
),
color=random_color()
)
)
del eachcountry
return trace
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ビッグマック指数のグラフ化¶
data = []
for i in range(len(countrynames)):
trace = tracing(countrynames[i])
data.append(trace)
layout = go.Layout(
title='Big Mac index through the years',
xaxis=dict(
title='Years',
tickfont=dict(
size=14,
color='rgb(107, 107, 107)'
)
),
yaxis=dict(
title='Dollar price for one burger',
titlefont=dict(
size=16,
color='rgb(107, 107, 107)'
),
tickfont=dict(
size=14,
color='rgb(107, 107, 107)'
)
),
legend=dict(
x=1.0,
y=1.0,
bgcolor='rgba(255, 255, 255, 0)',
bordercolor='rgba(255, 255, 255, 0)'
)
)
fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
plotly.offline.plot(fig, filename='BigMac.html', auto_open=False)
上のグラフはこのサイトで見ることができる。アメリカと日本のビッグマック指数を比較したのが下の画像。
米ドルと円のビッグマック指数を比較している上のグラフを見ると、2009年〜2012年当たり(1ドル80円時代)では、円はドルに対して適正レートだったことが伺える。この時代は、食料品や生活必需品は固より、パソコン等の輸入品が非常に安かったのでかなり生活しやすかった。今の政府日銀の常軌を逸した金融緩和による円安物価高は庶民にとっては地獄以外の何ものでもない。
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