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import pandas as pd
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import csv
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Tokyo=pd.read_csv("C:/Users/detec/desktop/Datascience/Info_corona/coronaTokyo.csv")
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Osaka=pd.read_csv("C:/Users/detec/desktop/Datascience/Info_corona/coronaOsaka.csv")
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Hyogo=pd.read_csv("C:/Users/detec/desktop/Datascience/Info_corona/coronaHyogo.csv")
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Osaka['age'] = Osaka['age'].map({'未就学児': 0,'就学児': 0,'10': 10,'20': 20,'30': 30,'40': 40,'50': 50,'60': 60,'70': 70,'80': 80})
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Hyogo['age'] = Hyogo['age'].map({'年代':"",'10': 10,'20': 20,'30': 30,'40': 40,'50': 50,'60': 60,'70': 70,'80': 80,'90': 90})
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-
Tokyo['age'] = Tokyo['age'].map({'不明': "",'調査中': "",'10歳未満': 0,'10代': 10,'20代': 20,'30代': 30,'40代': 40,'50代': 50,'60代': 60,'70代': 70,'80代': 80,'90代': 90})
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21
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+
Tokyo['age'] = Tokyo['age'].map({'不明': "",'調査中': "NaN",'10歳未満': 0,'10代': 10,'20代': 20,'30代': 30,'40代': 40,'50代': 50,'60代': 60,'70代': 70,'80代': 80,'90代': 90})
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+
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+
Tvc = Tokyo["age"].value_counts()
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print(Tvc)
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```
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```Python
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#Tokyo
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+
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<bound method NDFrame.head of Unnamed: 0 No published date address age sex symptoms
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+
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+
0 0 1 2020-01-24 湖北省武漢市 40代 男性 NaN
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+
1 1 2 2020-01-25 湖北省武漢市 30代 女性 NaN
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+
2 2 3 2020-01-30 湖南省長沙市 30代 女性 NaN
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+
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+
3 3 4 2020-02-13 都内 70代 男性 NaN
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+
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+
4 4 5 2020-02-14 都内 50代 女性 NaN
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+
... ... ... ... ... ... .. ...
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48
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+
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+
1514 1514 1517 2020-04-09 NaN 40代 男性 NaN
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50
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+
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+
1515 1515 1518 2020-04-09 NaN 30代 男性 NaN
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53
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+
1516 1516 1519 2020-04-09 NaN 30代 男性 NaN
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+
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55
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+
1517 1517 1520 2020-04-09 NaN 40代 女性 NaN
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+
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57
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+
1518 1518 1521 2020-04-09 NaN 40代 男性 NaN
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+
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59
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+
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60
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+
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+
[1519 rows x 7 columns]>
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```
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+
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```Python
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+
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+
#Osaka
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+
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+
<bound method NDFrame.head of Unnamed: 0 published date age sex address symptoms
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+
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+
0 1 01月29日 40 女性 大阪市 ―
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+
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1 2 02月27日 40 男性 大阪市 ―
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+
2 3 02月28日 40 女性 大阪市 軽症
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+
3 4 02月28日 未就学児 女性 大阪市 ―
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+
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+
4 5 03月02日 50 男性 大阪市 ―
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+
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81
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+
.. ... ... ... .. ... ...
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+
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+
519 520 04月08日 30 女性 守口市 軽症
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+
520 521 04月08日 60 男性 羽曳野市 軽症
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+
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+
521 522 04月08日 40 男性 大阪狭山市 軽症
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88
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+
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+
522 523 04月08日 40 男性 堺市 軽症
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90
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+
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+
523 524 04月08日 70 男性 堺市 軽症
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92
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+
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93
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+
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94
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+
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95
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+
[524 rows x 6 columns]>
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96
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+
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97
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+
```
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98
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+
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99
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+
```Python
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100
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+
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+
#Hyogo
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+
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+
<bound method NDFrame.head of Unnamed: 0 number age sex address published date
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+
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0 0 52 80 男性 神戸市 3月13日
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+
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107
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+
1 1 51 30 男性 神戸市 3月13日
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109
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+
2 2 50 70 女性 神戸市 3月13日
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+
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+
3 3 49 70 男性 神戸市 3月13日
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+
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+
4 4 48 40 男性 神戸市 3月13日
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+
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115
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+
.. ... ... .. .. ... ...
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116
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117
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+
282 282 207 60 女性 神戸市 4月6日
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283 283 206 50 男性 神戸市 4月6日
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+
284 284 205 40 女性 神戸市 4月6日
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+
285 285 204 20 女性 神戸市 4月6日
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124
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+
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125
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+
286 286 203 40 男性 姫路市 4月5日
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+
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+
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128
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[287 rows x 6 columns]>
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