Python:日本のアメリカからのとうもろこし輸入額をグラフ化

近所を散歩すると、あちこちの畑にとうもろこしが植えてあるのが目に付く。後少しでとうもろこしの美味しい季節がやってくるわけだが、特に、ゴールドラッシュとピュアホワイトがオススメである。気になるのは、そこらじゅうにとうもろこし畑が存在する日本において、どのくらいコーンを輸入しているのかということである。コーンと言えばポップコーンで有名なアメリカを一番に思い浮かべるので、アメリカのとうもろこし輸出状況を調べてみることにした。

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データの下準備

先ず、このサイトから必要なデータを漁ってくる。

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('usa_maize.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
Classification Year Period Period Desc. Aggregate Level Is Leaf Code Trade Flow Code Trade Flow Reporter Code Reporter Qty Alt Qty Unit Code Alt Qty Unit Alt Qty Netweight (kg) Gross weight (kg) Trade Value (US$) CIF Trade Value (US$) FOB Trade Value (US$) Flag
0 HS 2018 201804 April 2018 4 0 2 Exports 842 United States of America NaN NaN NaN NaN 39274 NaN 52960 NaN NaN 0
1 HS 2018 201804 April 2018 4 0 2 Exports 842 United States of America NaN NaN NaN NaN 200010646 NaN 35257659 NaN NaN 0

2 rows × 35 columns

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))
388082988
12938016591

2018年、アメリカはとうもろこしを130億ドルも輸出している。

アメリカのトウモロコシ輸出相手国

先ず、通貨単位をドルから円に変換する

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(0,7.1e11,2e11/2),
   ['{}億'.format(int(x/1e7)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,7.1e10,2e10/2)])
ax.legend(["輸出額"],loc='upper right', prop={'size': 26})
for j,i in enumerate(ax.patches):
    ax.text((i.get_width()+5e8 if int(i.get_width()) < 6e11 else i.get_width()-4.7e11),\
     i.get_y()+.15,'{:,}{:,}{:,}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');

メキシコに次いで日本が2位である。やはり、国産よりも輸入品の方が激安なので、こういう数字になるのだろうと思われる。メキシコは、トルティーヤ、ドリトス、タコスにとうもろこし粉が必須なので、この結果も頷ける。日本人はコーンと言えば、コーンスープかバターコーンだろう。個人的にはキャンベルのコーンポタージュが一押しだ。

日本人のコーン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=(22,15))
g.set_index('Period').plot(ax=ax, kind='barh',width=.8,color='pink')
rc('xtick', labelsize=25)
rc('ytick', labelsize=25)
xticks(np.arange(0,4.1e10,1e10/2),
   ['{}億'.format(int(x/1e8)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,4.1e10,1e10/2)])
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()) < 2.5e10 else i.get_width()-1.5e10),\
     i.get_y()+.2,'{:,}{:,}{:,}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');

特に季節性はないようである。5月・7月・8月が多いのは、ゴールデンウイークと夏休みの関係だと思われるが定かではない。安価な輸入コーンは飼料にも使われているので、そういう関係もあるのかもしれない。以前にわとりを飼っていた時、とうもろこしを餌にしていたのを思い出した。日本はどうか知らんが、いろんな国でとうもろこしはバイオ燃料にも使われているので、今後の大幅な価格上昇が危惧されているが、コーン価格が上昇するとバイオエタノールがペイしなくなるので、そんなに心配する必要はないという識者も多い。