雇用統計 ささっと確認。

pythonのpandasを使って、
雇用統計の情報を「ささっ」と確認するプログラムを作成しました。

下記が前提となっています。
念のため、１次情報も確認する事をお勧めします。

前提
情報を抽出するページが更新されている事。
フォーマットが変更されていない事。
（対象カラムを指定して抜き出しているので、フォーマット化が変わった場合は、メンテが必要になります。）

では、コードの紹介です。

１．コード

下記のコードをコピペして実行します。

import requests
import pandas as pd

# 対象URLを指定
url1='https://www.bls.gov/news.release/empsit.a.htm'
tbl=pd.read_html(url1)
# テーブルを格納
df = pd.DataFrame(tbl[0])
Pat_old=df.iloc[3,3]
Pat_new=df.iloc[3,4]
Une_old=df.iloc[7,3]
Une_new=df.iloc[7,4]

print ("#雇用統計 #失業率\n")
print ("  % 予想")
print(Une_new +"% ← "+ Une_old  +"% 失業率")
print(Pat_new +"% ← "+ Pat_old  +"% 労働参加率\n")

# 対象URLを指定
url2='https://www.bls.gov/news.release/empsit.t04.htm'
tbl=pd.read_html(url2)
# テーブルを格納
df = pd.DataFrame(tbl[0])
df.iloc[[6,30],[2,3,8,9]]
Dip_NSA_old=df.iloc[ 6,2]
Dip_NSA_new=df.iloc[ 6,3]
Bac_NSA_old=df.iloc[30,2]
Bac_NSA_new=df.iloc[30,3]
Dip_SA_old=df.iloc[ 6,8]
Dip_SA_new=df.iloc[ 6,9]
Bac_SA_old=df.iloc[30,8]
Bac_SA_new=df.iloc[30,9]

print( Dip_SA_new +"% ← "+ Dip_SA_old +"% 高卒未満(25歳以上)")
print( Bac_SA_new +"% ← "+ Bac_SA_old +"% 大卒以上(25歳以上)")
print( Dip_NSA_new +"% ← "+ Dip_NSA_old +"% 高卒未満(25歳以上)調整無し")
print( Bac_NSA_new +"% ← "+ Bac_NSA_old +"% 大卒以上(25歳以上)調整無し\n")

# 対象URLを指定
url3='https://www.bls.gov/news.release/empsit.t08.htm'
tbl=pd.read_html(url3)
# テーブルを格納
df = pd.DataFrame(tbl[0])
df.iloc[16,[2,3,8,9]]
part_old=df.iloc[16,8]
part_new=df.iloc[16,9]
part_old_nsa=df.iloc[16,2]
part_new_nsa=df.iloc[16,3]

print( part_new +" ← "+ part_old+" パート"  )
print( part_new_nsa +" ← "+ part_old_nsa+" パート(調整無し)\n")

# 対象URL表示
print(url1)
print(url2)
print(url3)
# ここまで

２．実行結果

下記の様な結果が出力されます。

詳細は以下の通りです。

・失業率、労働参加率
・高卒未満の失業率、大卒以上の失業率（季節・調整あり、なし）
・パートの増減（季節・調整あり、なし）
・情報を抽出したページ

失業率の増減だけでなく、労働参加率を確認する事で、労働意欲を失って、失業者から外れた人（労働参加率の分子から外れた人）の増減を推察する事ができます。

また、失業率の中でも、景気に敏感に反応する、パートの増減や高卒未満の失業率を確認することができます。

最後に、情報を抽出したページのURLが表示されるので、オリジナルデータを確認することができます。

以上、参考になれば幸いです。では！

おつかれさん「缶コーヒー１杯ぐらい、ご馳走してあげよう」という太っ腹な方がいれば、よろしくお願いします！

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