アメリカのメディアは、南部国境閉鎖の話題が持ち上がる度に、視聴者に対してアボカド危機を盛んに煽る。そこで、アメリカがどのくらいメキシコからアボカドを輸入しているのかを調べてみた。序でに日本がどのくらいメキシコからアボカドを輸入しているのかも調べてみた。
from pandas import *
import warnings
warnings.simplefilter('ignore', FutureWarning)
from pandas import *
import matplotlib
matplotlib.rcParams['axes.grid'] = True # show gridlines by default
%matplotlib inline
df = read_csv('avocado.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
df=df[['Year', 'Period','Trade Flow','Reporter', 'Partner', 'Commodity','Commodity Code','Trade Value (US$)']]
df_world = df[df['Partner'] == 'World']
df_countries = df[df['Partner'] != 'World']
df_countries_imports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Imports']
df_world_imports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Imports']
df_countries_exports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Exports']
df_world_exports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Exports']
df1_countries = df_countries
print(df_world_imports['Trade Value (US$)'].aggregate(sum))
print(df_world_exports['Trade Value (US$)'].aggregate(sum))
メキシコのアボカド輸出額は2000億円を超えているようである。
b=df_countries_exports.groupby(['Partner'])['Trade Value (US$)'].aggregate(sum)
for i in range(len(b)):
b[i] = b[i]*111
#b.sort_values(ascending=False)
e = b.sort_values(ascending=False)
c=[]
for i in range(len(e)):
d = e[i]/e.sum()*100
c.append(d)
from matplotlib.pyplot import *
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib import rcParams
import matplotlib.patches as mpatches
style.use('ggplot')
rcParams["font.size"] = "18"
fp = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/opentype/ipaexfont-gothic/ipaexg.ttf', size=54)
rcParams['font.family'] = fp.get_name()
rcParams["font.size"] = "25"
fig, ax = subplots(figsize=(20,15))
b.sort_values(ascending=False, inplace=False).head(20).plot(kind='barh',width=.8,color='skyblue')
rc('xtick', labelsize=25)
rc('ytick', labelsize=25)
xticks(np.arange(0,1.5e11,1e11/5),
['{}億'.format(int(x/1e7)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,1.5e10,1e10/5)])
ax.legend(["輸入額"],loc='upper right', prop={'size': 26})
for j,i in enumerate(ax.patches):
ax.text((i.get_width()+5e8 if int(i.get_width()) < 1e11 else i.get_width()-1.7e11),\
i.get_y()+.15,'{:,}億{:,}万{:,}円 ({:.4f}%)'.format(int(str(i.get_width())[:-8]),\
int(str(i.get_width())[-8:-4]),int(str(i.get_width())[-4:]),c[j]) \
if int(i.get_width()) > 1e8 else '{:,}万円 ({:.4f}%)'.format(int(str(i.get_width())[:-4]),c[j]),\
fontsize=30, color='k');
メキシコのアボカド輸出の4分の3近くがアメリカ向けである。これだと、南部国境が閉鎖されたらアボカド好きにはたまらないだろう。メディアがアボカド危機を煽るのも無理はない。日本はアジア勢としては破格にメキシコからアボカドを輸入している。無類の本まぐろのトロ好きの日本人にとって、アボカドにわさび醤油をかければ貧者のトロに早変わりするので、この数字も頷けるはずである。我が家は年3万円ぐらいアボカドを消費しているが、毎日1人1個ずつアボカドを食べると、消費額は24万円に達するので、極貧世帯の我が家では、貧乏人のトロさえも高嶺の花となっているのが悲しい。
日本人のアボカド消費に季節性はあるのか?¶
groups = df_countries.groupby(['Partner','Trade Flow'])
g = groups.get_group(('Japan','Exports'))
g = g[['Period','Trade Value (US$)']].sort_values(by='Period',ascending=False)
for i, col in enumerate(g['Trade Value (US$)']):
g['Trade Value (US$)'].iloc[i] = col*111
rcParams["font.size"] = "25"
fig, ax = subplots(figsize=(20,15))
g.set_index('Period').plot(ax=ax, kind='barh',width=.8,color='pink')
rc('xtick', labelsize=25)
rc('ytick', labelsize=25)
xticks(np.arange(0,2.3e9,1e9/5),
['{}億'.format(int(x/1e8)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,2.3e9,1e9/5)])
ax.legend(["輸入額"],loc='lower right', prop={'size': 26})
for i in ax.patches:
ax.text((i.get_width()+8e6 if int(i.get_width()) < 2e9 else i.get_width()-1e9),\
i.get_y()+.2,'{:,}億{:,}万{:,}円'.format(int(str(i.get_width())[:-8]),\
int(str(i.get_width())[-8:-4]),int(str(i.get_width())[-4:])) \
if int(i.get_width()) > 1e8 else '{:,}万円'.format(int(str(i.get_width())[:-4])),\
fontsize=30, color='k');
8月と9月が20億円を超えていることから、夏バテ、残暑バテ解消に森のトロと呼ばれているアボカドを食べていると思われる。5月と10月が少ないのは、この季節が最も過ごしやすい季節だからだろう。1月〜3月に多いのは、冬場は身体が脂肪分を欲するので、森のバターと言われているアボカドを食するのだろうと思われる。アボカドはわさび醤油で食べる以外にも、皿にレタスを敷いてその上に玉ねぎをたっぷりのせて、サーモンとアボカドをのせた上にオリーブオイルをたっぷりかけて、塩コショウを少々振りかけ、ブラックオリーブを添えれば立派なサラダが出来上がる。サーモンとアボカドをワサビ醤油で和えても美味いが、洋風サラダ仕立ても負けず劣らず美味い。サーモンの代わりに生ハムやロースハムも使える。何れにしても、玉ねぎは必須である。