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手把手教你用 Pandas 绘制全球人口可视化交互图表

CDA数据分析师 | 16年专业数据科学教育品牌 2022/01/13 11:57

新知达人, 手把手教你用 Pandas 绘制全球人口可视化交互图表

作为一名数据工作者,我特别喜欢用Python创建美观且易懂的可视化图表,而且技术难度小,不会花费大量时间。

交互式可视化也是如此,因此我花了很长时间寻找Python中好用的库。能创建交互式可视化图表的库有很多,但当使用Pandas时,很容易遇到各种各样的问题。

今天,我就来手把手教你如何直接使用Pandas创建出交互式可视化效果。

01 安装库

为了轻松创建交互式可视化,我们需要安装Cufflinks。这是一个将Pandas与Plotly连接起来的库,从而我们能够直接从Pandas创建可视化效果。

首先,确保安装Pandas并在终端上运行以下命令:

pip install pandas

pip install plotly

注意,你也可以使用conda安装Plotly

conda install -c plotly

安装 Plotly 后,运行以下命令安装 Cufflinks:

pip install cufflinks

02 导入库

接下来要导入以下库:

import pandas as pd

import cufflinks as cf

from IPython.display import display,HTMLcf.set_config_file(sharing='public',theme='ggplot',offline=True)

在这里,我用的是 ‘ggplot’ 主题,你也可以随意选择任何想要的主题。运行命令 cf.getThemes() 以获取所有可用的主题。

要在以下部分中使用 Pandas 进行交互式可视化,我们只需要使用语法 dataframe.iplot()

03 处理数据

在本文中,我们将使用人口数据框。

“CDA数据分析师”公众号后台回复关键字 “人口” ,

即可下载数据CSV 文件。

下载文件后,移动到 Python 脚本所在的位置,然后在 Pandas 数据框中进行读取,如下所示。

df_population = pd.read_csv('population_total.csv')

数据框中包含了世界上大多数国家多年来的人口数据,如下所示:


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在使用之前,我们需要对其进行处理,删除空值,重新调整,然后选择几个国家来测试交互式绘图。

代码如下:

# dropping null values

df_population = df_population.dropna() # reshaping the dataframe

df_population = df_population.pivot(index='year', columns='country',

values='population') # selecting 5 countries

df_population = df_population[['United States', 'India', 'China',

'Indonesia', 'Brazil']]

现在数据框如下图所示,可以进行绘图了。


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04 绘制可视化

折线图

下面让我们做一个折线图来,对其中5 个国家在 1955 年到 2020 年的人口增长量进行对比。

如前所述,我们将使用语法 df_population.iplot(kind=‘name_of_plot’) 来进行绘制。如下所示:

df_population.iplot(kind='line',xTitle='Years', yTitle='Population',

title='Population (1955-2020)')


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一眼就可以看到,印度的人口增长速度比其他国家快。

条形图

我们可以在按类别分组的条形图上创建单个条形图。

单条形图

让我们创建一个条形图,显示2020年前每个国家的人口。

首先,我们从索引中选择2020年,然后将行与列转换,以获得列中的年份。将这个新的数据框命名为 df_population_2020 。我们将在绘制饼图时将再次使用这个数据框。

df_population_2020 = df_population[df_population.index.isin([2020])]

df_population_2020 = df_population_2020.T

现在我们可以用 .iplot() 来对新数据框进行绘制. 在这种情况下,我将使用颜色参数将条形颜色设置为浅绿色。

df_population_2020.iplot(kind='bar', color='lightgreen',

xTitle='Years', yTitle='Population',

title='Population in 2020')


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多个变量分组的条形图

现在让我们看看不同年代初期人口的变化情况。

# filter years out

df_population_sample = df_population[df_population.index.isin([1980, 1990, 2000, 2010, 2020])] # plotting

df_population_sample.iplot(kind='bar', xTitle='Years',

yTitle='Population')


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多年来,这些国家的人口都在增长,但有些国家的增长速度更快。

箱形图

当我们想查看数据的分布时,箱线图就派上用场了。箱线图将显示最小值、第一四分位数 (Q1)、中位数、第三个四分位数 (Q3)以及 最大值。查看这些值的最简单方法是创建交互式可视化。

接着让我们看到美国的人口分布。

df_population['United States'].iplot(kind='box', color='green',

yTitle='Population')


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我们还可以看到其他国家或地区的人口分布。

df_population.iplot(kind='box', xTitle='Countries',

yTitle='Population')


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如我们所见,我们还可以通过点击右侧的图例来过滤掉任何国家。

直方图

直方图表示数值数据的分布。让我们看看美国和印度尼西亚的人口分布。

df_population[['United States', 'Indonesia']].iplot(kind='hist',

xTitle='Population')


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饼图

让我们用饼图来比较一下 2020 年的人口。为此,我们将使用在单个条形图部分中创建的数据框 df_population_2020

注意,要制作饼图,我们需要将“国家/地区”作为列而不是索引,因此我们使用 .reset_index() 来获取列。然后我们将其 2020 转换为字符串。

# transforming data

df_population_2020 = df_population_2020.reset_index()

df_population_2020 =df_population_2020.rename(columns={2020:'2020'}) # plotting

df_population_2020.iplot(kind='pie', labels='country',

values='2020',

title='Population in 2020 (%)')


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散点图

其实人口数据不适合用散点图,但出于演示的目的,这里还是列举出来了。

制作散点图类似于折线图,但我们必须添加 mode 参数。

df_population.iplot(kind='scatter', mode='markers')


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以上就是本文的全部内容了。不妨下载数据来试试,用Pandas来绘制文中提到的交互式可视化吧!

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