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【用pandas_alive几行代码绘制竞赛动图】9.G7国家的预期寿命(测试代码+数据集+绘图参数解析)

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专栏学习说明(配置好的venv虚拟环境+拿来即用测试代码+测试数据集+参数api解析)

所有效果图预览:
效果图展示(配置好的venv虚拟环境+拿来即用测试代码+测试数据集+参数api解析)

环境配置:
环境配置与检测(配置好的venv虚拟环境+拿来即用测试代码+测试数据集+参数api解析)


9.G7国家的预期寿命

内容和前面的图8.城市人口 类似,主要是更多的综合应用,结合了数据处理(从网络上获取数据并转化成我们需要的数据)

G7国家的预期寿命图API说明:

G7国家的预期寿命图数据集

数据集文件名为 Life Expectancy in G7 Countries,码云下载

data_raw = pd.read_csv("数据源data/Life Expectancy in G7 Countries.csv")
# 原作者是在线获取,这里直接用已经下载好的csv
# data_raw = pd.read_csv(
#     "https://raw.githubusercontent.com/owid/owid-datasets/master/datasets/Long%20run%20life%20expectancy%20-%20Gapminder%2C%20UN/Long%20run%20life%20expectancy%20-%20Gapminder%2C%20UN.csv"
# )

G7国家的预期寿命图例程

# @Time    : 2022/1/12 22:15
# @Author  : 南黎
# @FileName: 9.G7国家的预期寿命.py

import pandas as pd

######显示中文宋体字体导入,如果使用中文加上这段代码######
import matplotlib as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#####################################################

import pandas_alive
import pandas as pd

data_raw = pd.read_csv("数据源data/Life Expectancy in G7 Countries.csv")
# 原作者是在线获取,这里直接用已经下载好的csv
# data_raw = pd.read_csv(
#     "https://raw.githubusercontent.com/owid/owid-datasets/master/datasets/Long%20run%20life%20expectancy%20-%20Gapminder%2C%20UN/Long%20run%20life%20expectancy%20-%20Gapminder%2C%20UN.csv"
# )


list_G7 = [
    "Canada",
    "France",
    "Germany",
    "Italy",
    "Japan",
    "United Kingdom",
    "United States",
]
#重塑数据(产生一个“pivot”表格)以列值为标准。使用来自索引/列的唯一的值(去除重复值)为轴形成dataframe结果。
data_raw = data_raw.pivot(
    index="Year", columns="Entity", values="Life expectancy (Gapminder, UN)"
)

data = pd.DataFrame()
data["Year"] = data_raw.reset_index()["Year"]
#因为原始网页数据集有很多国家,这里选择我们需要的7个国家
for country in list_G7:
    data[country] = data_raw[country].values

data = data.fillna(method="pad")
data = data.fillna(0)
data = data.set_index("Year").loc[1900:].reset_index()

data["Year"] = pd.to_datetime(data.reset_index()["Year"].astype(str))

data = data.set_index("Year")

animated_bar_chart = data.plot_animated(
    period_fmt="%Y",#动态更新图中时间戳
    perpendicular_bar_func="mean", #设置平均值辅助线
    period_length=200,#周期长度 200ms
    fixed_max=True,

)

animated_line_chart = data.plot_animated(
    kind="line",
    period_fmt="%Y",
    period_length=200,
    fixed_max=True
)

pandas_alive.animate_multiple_plots(
    filename="9.G7国家的预期寿命.gif",
    plots=[animated_bar_chart, animated_line_chart],
    title="发现你走远了——9.G7国家的预期寿命",
    adjust_subplot_left=0.2,
    adjust_subplot_top=0.9,
    enable_progress_bar=True
)


总结

版权声明:

发现你走远了@mzh原创作品,转载必须标注原文链接

Copyright 2022 mzh

Crated:2022-1-14

我折腾了一星期,梳理了很多入门小白避雷的方法,还会继续更新,如果看了对你有帮助,希望得到大家的点赞👍收藏支持!(毕竟时短间学完太难了,建议放进收藏夹吃灰


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