2020년 전세계 인구 지표 (3) - 출산율 분포 파악하기

출산율 지표에는 34건의 누락된 값이 포함되어 있어 이 부분을 제외하여 분석 진행하였습니다.

 

# 유의 사항!

아래의 출산율 지표는 아래의 예시와 같이 실제 집계된 출산율 자료에 비해 크게 집계된 것을 확인하였습니다. 각 출산율 지표를 보기 보단 각 국가별 출산율 흐름을 파악하기 위한 용도로 아래 자료를 봐주시길 바랍니다.

ex) 한국의 경우 실제 0.8로 집계되었으나 1.1로 표기, 대만의 경우 실제 1.0으로 집계되었으나 1.2로 표기

1. 출산율 최고 Top 10 국가

2. 출산율 최저 Top 10 국가

3. 출산율 분포 파악하기

출산율 통계량

결론

1. 출산율의 높은 국가들은 아프리카에 위치한 국가들이 많다.

2. 출산율이 낮은 국가는 한국, 대만, 몰도바, 이탈리아 등으로 나타났다.

3. 출산율 지표에 대한 통계량은 평균 2.3~2.7을 보이며 위와 같은 분포를 보인다.

4. 출산율이 낮은 나라들에 대해 추가로 조사해본 결과 한국, 대만의 경우 집값 문제가 있었으며 그리스, 이탈리아, 스페인, 포르투칼의 경우 경제위기[1]를 겪었거나 겪고 있는 국가인 것으로 나타났다. 

 

코드

data2 = temp
birth_rate = data2[['Country','Fert Rate']]

### 2.1 출산율 최고 top10 국가
birth_country = birth_rate.sort_values(by='Fert Rate', ascending=False)

birth_country.head(10)

### 2.2 출산율 최저 top10 국가
birth_country = birth_rate.sort_values(by='Fert Rate')

birth_country.head(10)

### 2.3 출산율 분포 파악하기
count_birth = data2['Fert Rate'].value_counts()
count_birth = pd.DataFrame(count_birth)
count_birth.reset_index(inplace=True)

count_birth.columns = ['Fert Rate', 'Counts']
count_birth = count_birth.sort_values(by = 'Fert Rate')

## 출산율 통계량 확인
data2['Fert Rate'].describe()

## 출산율 분포 확인
plt.figure(figsize=(16,5))            
plt.bar(count_birth['Fert Rate'], count_birth['Counts'], width = 0.3)

plt.xlabel('출산율')
plt.ylabel('Count')

 

- Reference

유럽 경제 위기

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%A0%EB%9F%BD_%EA%B5%AD%EA%B0%80_%EB%B6%80%EC%B1%84_%EC%9C%84%EA%B8%B0

유럽 국가 부채 위기 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전