手把手教你用 Pandas 绘制亚洲地区人口可视化交互图表

布

让我们创设一个条形布，推测2020以前每个国家政府的人口数。

首先，我们从录入中所同样2020年，然后将行与列类比，以获得列中所的年份。将这个属于自己资料窗格名称为 df_population_2020 。我们将在手绘煎饼布时将再次用到这个资料窗格。

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

df_population_2020= df_population_2020.T

直到现在我们可以用 .iplot 来对新资料窗格来进行手绘. 在这种可能下，我将用到蓝色变量将条形蓝色设置为深绿色。

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

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

title= 'Population in 2020')

多个变量配对的条形布

直到现在让我们是不是各不相同年代初人口数的变化可能。

# 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')

长年，这些国家政府的人口数都在上升，但有些国家政府的上升速度更是较慢。

盒形布

当我们想查询资料的原产时，盒相布就奏效了。盒相布将推测最小值、第一四分小数点 (Q1)、中所小数点、第三个四分小数点 (Q3)以及 极值。查询这些值的最简单方法是创设交互式资料分析。

接着让我们看着澳大利亚的人口数原产。

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

yTitle= 'Population')

我们还可以看着其他国家政府或东部的人口数原产。

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

yTitle= 'Population')

如我们所见，我们还可以通过该网站右侧的布例来过滤掉任何国家政府。

插值

插值表示数值资料的原产。让我们是不是澳大利亚和孟加拉国的人口数原产。

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

xTitle= 'Population')

煎饼布

让我们用煎饼布来尤其一下 2020 年的人口数。为此，我们将用到在单个条形布部分中所创设的资料窗格 df_population_2020

肯定，要录制煎饼布，我们能够将“国家政府/东部”作为列而不是录入，因此我们用到 .reset_index 来换取列。然后我们将其 2020 类比为表达式。

# transforming data

df_population_202 0= df_population_202 0.reset_index

df_population_202 0=df_population_202 0.rename(columns={ 2020: '2020'}) # plotting

df_population_202 0.iplot(kind= 'pie', labels= 'country',

values= '2020',

title= 'Population in 2020 (%)')

散点布

其实人口数资料不简单用散点布，但单单于科学实验的目的，这里还是罗列单单来了。

录制散点布类似于折相布，但我们不能移除 mode 变量。

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

以上就是本文的全部细节了。不妨浏览资料来试试，用Pandas来手绘文中所提到的交互式资料分析吧！

一人仍要URL “人口数” ，

才会浏览资料CSV 明文。

还想学习哪全面性的细节，也欢迎在评论区给我们留言哦~

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