このサイトを参考にしながら、過去(1901年〜2016年)のノーベル賞受賞者数を考察してみる。
!git clone https://github.com/ammarshaikh123/Projects-on-Data-Cleaning-and-Manipulation.git
cd Projects-on-Data-Cleaning-and-Manipulation
cd A Visual History of Nobel Prize Winners
データのロード¶
データをロードして中身をチラ見する。
# Loading in required libraries
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
# Reading in the Nobel Prize data
nobel = pd.read_csv('datasets/nobel.csv')
# Taking a look at the first several winners
nobel.tail(10)
性別・国別の受賞者数¶
性別・国別で、1901年〜2016年のノーベル賞受賞者数を見てみる。
# Display the number of (possibly shared) Nobel Prizes handed
# out between 1901 and 2016
display(len(nobel))
# Display the number of prizes won by male and female recipients.
display(nobel["sex"].value_counts())
# Display the number of prizes won by the top 10 nationalities.
ax=nobel["birth_country"].value_counts().head(10).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
女性が圧倒的に少ないことと、アメリカの独壇場であることが見て取れる。日本もアジア勢としては健闘している方だろう。
国別ノーベル文学賞受賞者数¶
df=nobel[nobel['category'].str.contains('Literature')]
ax=df["birth_country"].value_counts().head(10).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
フランスがドップでアメリカが2位というのは意外だった。
国別ノーベル平和賞受賞者数¶
df=nobel[nobel['category'].str.contains('Peace')]
ax=df["birth_country"].value_counts().head(10).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
米仏英という帝国主義、植民地主義、戦争主義国家が平和賞のトップ3というのは如何なものかと思わざるを得ない。
国別ノーベル経済学賞受賞者数¶
df=nobel[nobel['category'].str.contains('Economics')]
ax=df["birth_country"].value_counts().head(8).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
経済学賞は圧倒的経済大国のアメリカが独占するのは当然だろう。
国別ノーベル化学賞受賞者数¶
df=nobel[nobel['category'].str.contains('Chemistry')]
ax=df["birth_country"].value_counts().head(8).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
欧米諸国の中にアジア勢で唯一日本が入っていることが、日本人の中にも超優秀な人間がいることを証明してくれている。
国別ノーベル物理学賞受賞者数¶
df=nobel[nobel['category'].str.contains('Physics')]
ax=df["birth_country"].value_counts().head(10).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
米英独に次いで日本が4位。
国別ノーベル生理学・医学賞受賞者数¶
df=nobel[nobel['category'].str.contains('Medicine')]
ax=df["birth_country"].value_counts().head(10).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
とにかくアメリカが強い。20世紀がアメリカの世紀であったことを証明している。
国別自然科学系ノーベル賞受賞者数¶
df=nobel[~nobel['category'].isin(['Literature','Peace','Economics'])]
ax=df["birth_country"].value_counts().head(10).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
我が国日本が米英独仏に次いで堂々の5位となっている。2017年と2018年については、自然科学系ノーベル賞受賞者数は、アメリカの独壇場であるが、2018年の生理学・医学賞を日本人の本庶佑氏が受賞している。
結論¶
自然科学系ノーベル賞受賞者数は、アメリカが英独仏日の合計数を上回っている。この理由については以下の数字を見れば一目瞭然だろう。
df=nobel[~nobel['category'].isin(['Literature','Peace','Economics'])]
df1=df[df.year.between(1901, 1939)]
ax=df1["birth_country"].value_counts().head(10).\
plot(kind='barh',figsize=(15,10),fontsize=20);
ax.set_xlabel("Number of Laureates", fontsize=25);
for i in ax.patches:
ax.text(i.get_width()+.1,i.get_y()+.31,\
str(round((i.get_width()), 2)), fontsize=15, color='dimgrey')
ax.invert_yaxis()
1901年から第二次大戦が勃発した1939年までの自然科学系ノーベル賞受賞者数は英独が同率首位で、その後に仏米と続く。この間、日本の受賞者数はゼロである。この数字を見れば、アメリカの躍進は、ナチス・ドイツの迫害によって全ヨーロッパから優秀な頭脳が自由の国アメリカへ渡った結果であることが分かるだろう。日本も1949年の初受賞から5位に食い込んでいるのも大したものである。