1955年〜2018年の洋画と邦画の公開数と興収シェアをグラフ化

1955年〜2018年の洋画と邦画の上映数とシェアをプロットする。1955年と言えば、アルフレッド・ヒッチコック監督の「裏窓」が日本で上映された年である。日曜洋画劇場でこの映画を初めてみた時、グレース・ケリーの美しさに惹かれたことを良く覚えている。ヒッチコック作品に登場する、イングリッド・バーグマン、キム・ノヴァク、グレース・ケリーは本当に素晴らしい女優だった。ジェームズ・スチュワート、グレゴリー・ペック、ケーリー・グラントはその対極に位置するだろう。

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データの下準備

先ず、以下のサイトから日本国内の映画興行データをダウンロードする。

import pandas as pd
import requests

df = pd.read_html(requests.get('http://www.eiren.org/statistics_e/').content)
df1 = df[0]
df2 = df[1]
df3 = df1[[0,1,2,3,4,5,6,7,11,12]]
df4 = df2[[0,1,2,3,4,5,9,6,10,11]]
df3.columns = ['年','スクリーン数','邦画','洋画','総数','入場者数','興行収入',\
             '平均料金','邦画シェア','洋画シェア']
df4.columns = ['年','スクリーン数','邦画','洋画','総数','入場者数','興行収入',\
             '平均料金','邦画シェア','洋画シェア']
df3 = df3.drop(df3.index[[0,1,2]])
df4 = df4.drop(df4.index[[0,1,2]])
for i, col in enumerate(df4.columns):
    df4.iloc[:, i] = df4.iloc[:, i].str.replace(r"\(.*\)","").str.replace(',','')
df4.head()
スクリーン数 邦画 洋画 総数 入場者数 興行収入 平均料金 邦画シェア 洋画シェア
3 2000 2524 282 362 644 135390 170862 1262 31.8 68.2
4 2001 2585 281 349 630 163280 200154 1226 39.0 61.0
5 2002 2635 293 347 640 160767 196780 1224 27.1 72.9
6 2003 2681 287 335 622 162347 203259 1252 33.0 67.0
7 2004 2825 310 339 649 170092 210914 1240 37.5 62.5
df5 = pd.concat([df3,df4], axis=0)
df5[df5.columns[0:8]] = df5[df5.columns[0:8]].apply(pd.to_numeric, errors="coerce").astype(int)
df5[df5.columns[8:10]] = df5[df5.columns[8:10]].apply(pd.to_numeric, errors="coerce").astype(float)
df5 = df5.reset_index(drop=True)
df5.to_csv('movie_data.csv', index=False)
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1955年〜2018年の邦画と洋画の興収シェアをプロット

from matplotlib.pyplot import *
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib import rcParams
import matplotlib.patches as mpatches
style.use('ggplot')

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))

for i, row in df5.iterrows():
    bar([i], [row['邦画シェア']],
        color=['#008AB8'], width=0.8, align='center', edgecolor='none')
    bar([i], [row['洋画シェア']], bottom=[row['邦画シェア']],
            color=['#CC6699'], width=0.8, align='center', edgecolor='none')

xlim(-0.6, len(df5)-.6)
ylim(0, 100)
xticks(range(64), df5['年'], fontsize=20,rotation=90)
grid(False)
yticks(np.arange(0, 101, 25),
       ['{}%'.format(int(x)) for x in np.arange(0, 101, 25)])
xlabel('年')
ylabel('洋画と邦画のシェア')
plot([-0.425, 65.425], [50, 50], lw=2, color='black')
plot([-0.425, 65.425], [25, 25], lw=2, color='black')
plot([-0.425, 65.425], [75, 75], lw=2, color='black')
a = mpatches.Patch(color='#CC6699', label='洋画シェア')
b = mpatches.Patch(color='#008AB8', label='邦画シェア')
ax.legend(handles=[a,b],bbox_to_anchor=(0,1.02,1,0.2),loc="lower left",mode="None",\
          borderaxespad=0,ncol=2,prop={'size': 26});

1955年〜1969年までは興行(配給)収入に占める邦画のシェアが結構高い。洋画のシェアが最も高いのは2002年で、その後は邦画のシェアが上昇の一途を辿り、2008年以降は邦画のシェアが50%を超えている。2019年も邦画のシェアが50%を超えそうである。次に邦画と洋画の公開数を比較してみる。

df6 = df5[['年','邦画','洋画']]
fig, ax = subplots(figsize=(20,12))
rcParams["font.size"] = "20"
df6[['邦画','洋画']].plot(ax=ax,marker='o')
rc('ytick', labelsize=22)
grid=True
xlabel('年')
ylabel('洋画と邦画の公開本数')
xlim(-0.6, len(df6)-.6)
xticks(range(0,len(df6.index)),df6['年'],fontsize=20,rotation=90)
ax.legend(loc='best', prop={'size': 26});

日本国内の洋画の公開本数が、1983年の底から1990年のピークまでメチャクチャな増え方をしている。バブル期の日経平均株価を見ているようである。その後の暴落の仕方も日経平均株価の動きと非常に良く似ている。一方の邦画公開数はと言えば、1998年から上昇を続け、1987年に洋画に追い抜かれて以来、2006年に実に19年ぶりに洋画公開本数を追い抜いている。1987年と言えばルーブル合意の年だし、2006年は奇しくも小泉政権下でのゼロ金利解除の年である。邦画・洋画共に2010年〜2014年の伸びが凄いが、これは、日米共に糞みたいな低予算・駄作映画を量産しているためである。いわゆる、下手な鉄砲も数撃ちゃ当たる戦略である。この戦略の効果については次回考察してみる。

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