# Navne til Nyfødte (1985-2025) fra Danmarks Statistik / Newborn Names (1985-2025) from Statistics Denmark
[](https://www.dst.dk/da/Statistik/emner/borgere/navne/navne-til-nyfoedte)
[](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.da)
[](#)
[](#filer-i-dette-datasæt)
[🇩🇰 Dansk](#dansk) | [🇬🇧 English](#english)
---
## 🇩🇰 Dansk
Dette datasæt indeholder Danmarks Statistiks officielle opgørelser over de mest populære fornavne givet til nyfødte piger og drenge i Danmark i perioden **1985 til 2025**.
Datasættet dækker mere end 1,44 millioner navngivninger fordelt på 41 årgange og giver et unikt indblik i 40 års navnetendenser i det danske samfund — fra 1980'ernes og 1990'ernes populære navne som *Camilla*, *Christian* og *Mads* til nutidens favoritter som *Alma*, *Agnes*, *William* og *Carl*.
---
### 📂 Filer i dette datasæt
| Fil | Format | Rækker | Størrelse | Beskrivelse |
| :--- | :---: | :---: | :---: | :--- |
| **`nyfoedte_top50_1985_2025`** | [`CSV`](nyfoedte_top50_1985_2025.csv) | 3.700 | ~90 KB | Komplet tabel med år, køn, rangering, fornavn og antal navngivninger. |
---
### 📊 Nøgletal & Fakta om Datasættet
- **Tidsperiode**: 1985 – 2025 (41 sammenhængende årgange).
- **Rækker i alt**: 3.700 observationer (1.850 for piger og 1.850 for drenge).
- **Total navngivne børn**: 1.449.891 børn dækket af listerne.
- **Unikke navne i alt**: 251 forskellige navne (125 pigenavne og 126 drengenavne har optrådt på listerne).
- **Dækningsgrad**:
- **1985 – 1992**: Top 25 for hvert køn (50 rækker pr. år).
- **1993 – 2025**: Top 50 for hvert køn (100 rækker pr. år).
---
### 📋 Datastruktur og Kolonner
Filen leveres i UTF-8 kodning med komma (`,`) som separator og indeholder følgende felter:
| Kolonne | Type | Eksempel | Beskrivelse |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| `År` | Heltal | `2024` | Opgørelsesåret for navnestatistikken (1985–2025). |
| `Køn` | Tekst | `Pige` | Barnets køn (`Pige` eller `Dreng`). |
| `Placering` | Heltal | `1` | Navnets placering på ranglisten for det pågældende år og køn (1–50). |
| `Navn` | Tekst | `Alma` | Det godkendte og registrerede fornavn. |
| `Antal` | Heltal | `542` | Det samlede antal nyfødte børn, der fik navnet det pågældende år. |
#### Eksempel på rækker (CSV)
```csv
År,Køn,Placering,Navn,Antal
2025,Pige,1,Alma,499
2025,Pige,2,Sofia,476
2025,Pige,3,Agnes,450
2025,Dreng,1,Carl,553
2025,Dreng,2,William,521
```
---
### 💡 Eksempler på Anvendelse
Datasættet er velegnet til en lang række analyser, visualiseringer og applikationer:
1. **Navnetendenser & Tidsserier**: Analyse af navnes opblomstring og forsvinden over tid (fx hvor hurtigt et navn klatrer til top 10).
2. **Kulturelle og socio-demografiske studier**: Undersøgelse af generationsskifter i navngivningsmønstre.
3. **Navnegeneratorer & Apps**: Inspiration til kommende forældre baseret på historisk popularitet.
4. **Data Science-undervisning**: Oplagt begynder- og øvelsesdatasæt til pandas, R, SQL, PowerBI eller Tableau.
---
### 🔄 Reproduktion & Opdatering
Data udtrækkes direkte fra Danmarks Statistiks bagvedliggende endpoints til navnesektionen. Datasættet kan reproduceres eller opdateres via det inkluderede Python-script:
```bash
# Kræver Python 3 samt pakkerne requests og beautifulsoup4:
pip install requests beautifulsoup4
# Kør udtrækket:
python fetch_data.py
```
Scriptet henter samtlige årgange sekventielt, parser HTML-tabellerne for henholdsvis drenge og piger og gemmer resultatet i `nyfoedte_top50_1985_2025.csv`.
---
### 📜 Licens, Kildeangivelse og Vilkår
- **Kilde**: [Danmarks Statistik (DST)](https://www.dst.dk/da/Statistik/emner/borgere/navne/navne-til-nyfoedte) — Emne: *Navne til nyfødte*.
- **Licens**: [Creative Commons Navngivelse (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.da).
- **Vilkår for genanvendelse**:
Som anført i Danmarks Statistiks retningslinjer for statistikdata og API-brug:
> *"Alle statistikdata på Statistikbanken.dk og hjemmesiden dst.dk kan benyttes frit både kommercielt og ikke-kommercielt, blot kilde angives. Det svarer til den licens, der benævnes Creative Commons, CC 4.0 BY."*
Ved videreformidling, offentliggørelse eller brug i software/analyser skal **Danmarks Statistik** krediteres som kilde (fx *"Kilde: Danmarks Statistik (dst.dk)"* eller med direkte henvisning til [dst.dk](https://www.dst.dk)).
---
## 🇬🇧 English
This dataset contains the official records published by Statistics Denmark (*Danmarks Statistik*) on the most popular given names for newborn girls and boys in Denmark from **1985 to 2025**.
Spanning over 1.44 million baby namings across 41 annual cohorts, this repository provides a comprehensive historical view of 40 years of naming trends in Danish society — ranging from 1980s and 1990s staples such as *Camilla*, *Christian*, and *Mads* to modern favourites like *Alma*, *Agnes*, *William*, and *Carl*.
---
### 📂 Files in this Dataset
| File | Format | Rows | Size | Description |
| :--- | :---: | :---: | :---: | :--- |
| **`nyfoedte_top50_1985_2025`** | [`CSV`](nyfoedte_top50_1985_2025.csv) | 3,700 | ~90 KB | Full structured table containing year, gender, rank, given name, and newborn count. |
---
### 📊 Dataset Key Figures & Facts
- **Time Span**: 1985 – 2025 (41 consecutive annual cohorts).
- **Total Rows**: 3,700 observations (1,850 for girls, 1,850 for boys).
- **Total Newborns Covered**: 1,449,891 births recorded on the lists.
- **Unique Given Names**: 251 distinct names (125 girl names and 126 boy names have appeared on the charts).
- **List Coverage**:
- **1985 – 1992**: Top 25 names per gender (50 rows per year).
- **1993 – 2025**: Top 50 names per gender (100 rows per year).
---
### 📋 Data Schema and Field Definitions
The CSV file is encoded in UTF-8 using commas (`,`) as delimiters:
| Column | Type | Example | Description |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| `År` | Integer | `2024` | Statistical survey year (1985–2025). |
| `Køn` | String | `Pige` | Gender category (`Pige` for Girl, `Dreng` for Boy). |
| `Placering` | Integer | `1` | Ranking position on the list for that specific year and gender (1–50). |
| `Navn` | String | `Alma` | The officially registered first name. |
| `Antal` | Integer | `542` | Total count of newborn babies registered with that name during the year. |
#### Sample Rows (CSV)
```csv
År,Køn,Placering,Navn,Antal
2025,Pige,1,Alma,499
2025,Pige,2,Sofia,476
2025,Pige,3,Agnes,450
2025,Dreng,1,Carl,553
2025,Dreng,2,William,521
```
---
### 💡 Use Cases
This dataset is ready for immediate use across numerous applications:
1. **Time-Series Analysis & Trends**: Modeling the lifecycle, rise, and decline of given names over decades.
2. **Cultural & Demographic Studies**: Analyzing generational shifts in baby-naming conventions.
3. **Baby Name Engines & Apps**: Recommendation engines and popularity lookup tools for prospective parents.
4. **Data Science & Pedagogy**: Ideal structured dataset for practicing data wrangling, grouping, and visualization with pandas, R, SQL, PowerBI, or Tableau.
---
### 🔄 Reproduction & Updating
Data is fetched directly from Statistics Denmark's underlying endpoints for their baby names portal. You can reproduce or update this dataset using the provided Python script:
```bash
# Requires Python 3 with requests and beautifulsoup4:
pip install requests beautifulsoup4
# Run extraction:
python fetch_data.py
```
The script systematically queries each year, parses the girl and boy HTML tables, and compiles the result into `nyfoedte_top50_1985_2025.csv`.
---
### 📜 License, Attribution & Terms
- **Source**: [Statistics Denmark (DST)](https://www.dst.dk/da/Statistik/emner/borgere/navne/navne-til-nyfoedte) — Topic: *Names for newborns*.
- **License**: [Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- **Terms of Reuse**:
As specified by Statistics Denmark in their open data terms:
> *"All statistical data on Statistikbanken.dk and the dst.dk website may be used freely for both commercial and non-commercial purposes, provided the source is credited. This corresponds to the license known as Creative Commons, CC 4.0 BY."*
When redistributing, republishing, or incorporating this data into applications, please credit **Statistics Denmark** as the source (e.g. *"Source: Statistics Denmark (dst.dk)"* or with a link to [dst.dk](https://www.dst.dk)).