In [434]:
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import urllib2
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulStoneSoup
import time
import csv, json

import pandas_datareader.data as web
import datetime

import commands
import os, re
import sys
import pandasql#import psql
from sqlalchemy import create_engine
import matplotlib.patches as mpatches

毎月勤労統計調査 平成29年2月分結果確報

In [ ]:
 
In [ ]:
 

常用雇用指数: 各月の本月末常用労働者数

 現在の指数の基準時は、平成 27 年(2015 年)

指数の年平均、年度平均、半期平均及び四半期平均(以下「年平均等」という。)は、全て、各月の指数の単純平均により算出している。

なお、実質賃金指数の年平均等は、名目賃金指数及び消費者物価指数のそれぞれについて、年平均等をとったものの比率で算出する。

In [519]:
"""plotter(data_over5_all, data_over30_all, u"就業形態計", span=["1990",""]) 
plotter(data_over5_perm, data_over30_perm, u"一般労働者", span=["1990",""])
plotter(data_over5_tempo, data_over30_tempo, u"パートタイム", span=["1990",""])
"""
plt.rcParams['font.family'] = u'AppleGothic'
plotter(data_over5_all, data_over30_all, u"All Employee", span=["1990",""], loc=u'Feb.', title=u"Regular employment index")
plotter(data_over5_perm, data_over30_perm, u"Full Time", span=["1990",""], loc=u'Feb.', title=u"Regular employment index")
plotter(data_over5_tempo, data_over30_tempo, u"Part Time", span=["1990",""], loc=u'Feb.', title=u"Regular employment index")

現金給与総額: 各月の1人平均現金給与総額

 現在の指数の基準時は、平成 27 年(2015 年)

賃金、給与、手当、賞与その他の名称の如何を問わず、労働の対償として使用者が労働 者に通貨で支払うもので、所得税、社会保険料、組合費、購買代金等を差し引く前の金額 である。退職を事由に労働者に支払われる退職金は、含まれない。

  • 現金給与総額

    以下に述べるきまって支給する給与と特別に支払われた給与の合計額。

In [520]:
plt.rcParams['font.family'] = u'AppleGothic'

plotter(data_price_over5_all, data_price_over30_all, u"All Employee", span=["1990",""],  title=u"Total cash earnings")
plotter(data_price_over5_perm, data_price_over30_perm, u"Full Time", span=["1990",""],  title=u"Total cash earnings")
plotter(data_price_over5_tempo, data_price_over30_tempo, u"Part Time", span=["1990",""],  title=u"Total cash earnings")
In [521]:
plt.rcParams['font.family'] = u'AppleGothic'

plotter(data_price_over5_all, data_price_over30_all, u"All Employee", span=["2015",""], loc=u'Feb.',  title=u"Total cash earnings")
plotter(data_price_over5_perm, data_price_over30_perm, u"Full Time", span=["2015",""], loc=u'Feb.',  title=u"Total cash earnings")
plotter(data_price_over5_tempo, data_price_over30_tempo, u"Part Time", span=["2015",""], loc=u'Feb.',  title=u"Total cash earnings")
In [ ]:
 

労働異動率

 以上の指数のほかに、雇用の流動状況を示す指標として労働異動率を作成している。その算式は次に示すとおり、月間の増加労働者数又は減少労働者数を月初の労働者数(前月末労働者数)で除した百分比をそれぞれ、入職率、離職率としている。

In [522]:
df = pd.read_csv("../../Desktop/LaborLiquidity.csv", encoding="utf-8",
                    index_col=0,parse_dates=True)
In [523]:
df = df.drop(df.iloc[:,4:], axis=1).dropna()
In [524]:
df.describe()
Out[524]:
hiring rate(%) yoy(point) turnover rate(%) yoy(point).1
count 14.000000 14.000000 14.000000 14.000000
mean 2.055714 0.004286 1.995714 -0.005000
std 1.056815 0.053596 0.726665 0.121576
min 1.400000 -0.070000 1.450000 -0.160000
25% 1.632500 -0.020000 1.697500 -0.050000
50% 1.780000 -0.015000 1.750000 -0.045000
75% 1.972500 0.027500 1.927500 0.020000
max 5.610000 0.140000 4.380000 0.290000
In [525]:
df.head()
Out[525]:
hiring rate(%) yoy(point) turnover rate(%) yoy(point).1
Data
2016-01-01 1.40 0.14 1.72 0.29
2016-02-01 1.63 0.02 1.89 0.07
2016-03-01 1.95 0.06 2.41 -0.10
2016-04-01 5.61 -0.02 4.38 0.20
2016-05-01 2.38 -0.02 2.15 0.03
In [526]:
plt.rcParams['font.family'] = 'ipag'
red_patch = mpatches.Patch(color='green', label=u'hiring rate')
blue_patch = mpatches.Patch(color='blue', label=u'turnover rate(')
plt.legend(handles=[red_patch, blue_patch], title=u"Labor Liquidity")

df["hiring rate(%)"].plot(figsize=[8,6])
df["turnover rate(%)"].plot(figsize=[8,6])
Out[526]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x124e32750>
In [ ]: