Pythonの折れ線グラフで住宅賃貸借保護法の最優先弁済額の推移を視覚化する(2025年基準)
もしかして 住宅賃貸借保護法の最優先弁済金額をご存知でしょうか？ この制度は テナントの敷金を保護するための重要な装置ですが、もし家主が破産したり、競売にかけられた場合、保証金の一部を優先的に保護してくれる制度です。
今日は パイソン 折れ線グラフを活用して地域別の最優先弁済額の推移を視覚化する方法を紹介します。 一行一行説明するので、Python初心者でも簡単に理解できます。 それでは、さっそく始めましょう。
住宅賃貸借保護法の最優先弁済額とは？
住宅賃貸借保護法の最優先弁済額は、賃借人が家主の経済的な困難によって保証金を失わないように保護する制度です。家が競売にかけられたり、差し押さえられた場合であっても 保証金の一部を他の債権者より先に弁済を受ける権利を提供。します。
2025年基準地域別最優先弁済額
- ソウル特別市： 保証金1億6,500万ウォン以下 → 最優先弁済金額5,500万ウォン
- 首都圏過密抑制圏域： 保証金1億4,500万ウォン以下 → 最優先弁済金額4,800万ウォン
- 広域市及び主要都市： 保証金8,500万ウォン以下 → 最優先弁済金額2,800万ウォン
- その他の地域： 保証金7,500万ウォン以下 → 最優先弁済金額2,500万ウォン
住宅賃貸借保護法の最優先弁済額に関する法律条項
住宅賃貸借保護法第8条によると、 소액임차인은 보증금의 일부를 다른 채권자보다 우선적으로 보호받을 수 있습니다.この条項は、賃借人の保証金保護のために、住宅競売や公売の際、保証金のうち一定額を優先的に弁済されるように規定しています。
上記のように、具体的な最優先弁済額と少額賃借人の基準は、大統領令(施行令)で定められており、その金額は住宅価額の2分の1を超えることはできません。
Pythonの折れ線グラフを活用した最優先弁済額の推移の可視化
それでは、本格的にPythonの折れ線グラフを使って上記のデータを視覚化してみましょう！下記のコードを使うと、2001年から2023年までの最優先弁済額の変化を一目で確認することができます。
Pythonのコード例
matplotlib.pyplot as plt をインポートします。
# データの整理
years = [2001, 2008, 2014, 2018, 2021, 2023].
seoul = [2000, 2700, 3400, 3700, 4500, 5500].
capital_region = [1600, 2200, 2700, 3400, 4000, 4800].
metropolitan = [1200, 1800, 2200, 2800, 2500, 2800].
other_regions = [1000、1500、1900、2500、2000、2500]。
# 折れ線グラフの描画
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(years, seoul, marker='o', label='Seoul')
plt.plot(years, capital_region, marker='o', label='Capital Region')
plt.plot(years, 首都圏, marker='o', label='metropolitan cities')
plt.plot(years, other_regions, marker='o', label='other regions')
# データポイントに金額ラベルを追加します。
for year, s, c, m, o in zip(years, seoul, capital_region, metropolitan, other_regions)：
plt.text(year, s, f'{s}', ha='right')
plt.text(year, c, f'{c}', ha='right')
plt.text(year, m, f'{m}', ha='right')
plt.text(year, o, f'{o}', ha='right')
# グラフ設定
plt.title('Changes in Priority Compensation Amount by Region (2001-2023)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Priority Compensation Amount (10,000 KRW)')
plt.legend()
plt.grid(True)
# グラフ出力
plt.tight_layout()
plt.show()結論：Pythonの折れ線グラフでデータをより簡単に理解する！
今日はPythonの折れ線グラフを活用して、住宅賃貸借保護法の最優先弁済額の変化を可視化してみました。 データを可視化すると、より直感的に理解することができます！
ちなみに、折れ線グラフと同じくらい棒グラフをよく使いますよね。 結婚出産に対する認識の変化：累積棒グラフでデータを分析してみる ポストでその内容を確認してみてください！
#コード詳細解説
1. 必要なライブラリのインポート
matplotlib.pyplot as plt をインポートします。
matplotlib.pyplotは、Pythonでグラフを描画する際に使用する主要なモジュールです。2. データ準備
年 = [2001年、2008年、2014年、2018年、2021年、2023年]。 seoul = [2000,2700,3400,3700,4500,5500]。 capital_region = [1600, 2200, 2700, 3400, 4000, 4800]. metropolitan = [1200, 1800, 2200, 2800, 2500, 2800]. other_regions = [1000、1500、1900、2500、2000、2500]。
年x 軸に表示される年度データ。ソウル,capital_region,メトロポリタン,other_regions: 各地域の優先弁済金額データ(y軸)。3. グラフサイズ設定
plt.figure(figsize=(12, 8))
- グラフ全体のサイズを横12インチ、縦8インチに設定します。
4. 折れ線グラフの描画
plt.plot(years, seoul, marker='o', label='Seoul') plt.plot(years, 首都圏, marker='o', label='首都圏') plt.plot(years, 首都圏, marker='o', label='metropolitan cities') plt.plot(years, other_regions, marker='o', label='other regions')
- 各データセットを折れ線グラフで表現し、点(marker)でデータポイントを強調表示します。
ラベルは凡例に表示される名前です。5. データ値ラベルを追加
for year, s, c, m, o in zip(years, seoul, capital_region, metropolitan, other_regions)： plt.text(year, s, f'{s}', ha='right') plt.text(year, c, f'{c}', ha='right') plt.text(year, m, f'{m}', ha='right') plt.text(year, o, f'{o}', ha='right')
zip(ジップ)を使用して、年と各地域のデータをまとめて繰り返し処理します。plt.text()は、各データポイントの横に値を表示します。ha='right'はテキストのアライメントを右に設定します。6. グラフタイトルと軸ラベルを追加
plt.title('地域別優先補償額の推移(2001-2023)') plt.xlabel('Year') plt.ylabel('優先補償額(10,000ウォン)')
- グラフのタイトルとx軸とy軸のラベルを追加します。
7. 凡例とグリッドを追加
plt.legend() plt.grid(True)
plt.legend(): グラフに凡例を追加します。plt.grid(True): 背景にグリッドを表示し、視認性を高めます。8. グラフ出力
plt.tight_layout() plt.show()
tight_layout():グラフ要素間の間隔を自動的に調整します。show(): 完成したグラフを画面に出力します。このコードは、年ごとの地域別の優先弁済額の変化を視覚的に明確に示しています。初心者でもデータを理解しやすいように、各データポイントに値を表示し、すっきりとしたスタイリングを適用しました。
