COVID-19 オープンデータを可視化する②：ワクチン接種状況の可視化【Python】

import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = "Meiryo"

# データをDataFrameとしてダウンロードする
df_korei_original = pd.read_excel(r'https://www.kantei.go.jp/jp/content/KOREI-vaccination_data2.xlsx', header=None)
df_iryo_original = pd.read_excel(r'https://www.kantei.go.jp/jp/content/IRYO-vaccination_data2.xlsx', header=None)

# 高齢者の接種回数を抽出する
dates, vaccinated = [], []
for index, row in df_korei_original.iterrows():
    if type(row[0]) is datetime.datetime:
        dates.append(row[0])
        vaccinated.append(row[2])
df_korei = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Vaccinated_Korei': vaccinated})

# 医療従事者等の接種回数を抽出する
dates, vaccinated = [], []
for index, row in df_iryo_original.iterrows():
    if type(row[0]) is datetime.datetime:
        dates.append(row[0])
        vaccinated.append(row[2])
df_iryo = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Vaccinated_Iryo': vaccinated})

# 高齢者と医療従事者等のデータを統合する
df_all = df_korei.merge(df_iryo, 'outer')

# 棒グラフで可視化する
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df_all['Date'], df_all['Vaccinated_Korei'], label='高齢者')
ax.bar(df_all['Date'], df_all['Vaccinated_Iryo'], bottom=df_all['Vaccinated_Korei'], label='医療従事者等')
ax.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, loc: "{:,}".format(int(x))))
ax.set_title('新型コロナウイルスワクチン接種回数')
ax.legend()
fig.autofmt_xdate()
plt.show()