在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔,该金字塔显示人口的年龄和性别分布。我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中,然后使用 Plotly 创建人口金字塔。
Plotly Express 是 Plotly 的高级 API,可以轻松创建多种类型的绘图,包括人口金字塔。我们可以使用 px.bar() 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。
请考虑下面显示的代码。
import plotly.express as px import pandas as pd # Load the data into a pandas DataFrame df = pd.read_csv("population_data.csv") # Create the population pyramid using Plotly Express fig = px.bar(df, x="count", y="age", orientation="h", color="gender", barmode="relative", range_x=[-1, 1]) # Show the plot fig.show()
Plotly Graph Objects 是 Plotly 的较低级别的 API,它提供了对绘图布局和样式的更大灵活性和控制。我们可以使用 Plotly Graph 对象来创建人口金字塔,方法是创建两条条形迹线,一条用于男性,另一条用于女性,然后将它们组合成一个图形。
请考虑下面显示的代码。
import plotly.graph_objs as go import pandas as pd # Load the data into a pandas DataFrame df = pd.read_csv("population_data.csv") # Create the male and female bar traces trace_male = go.Bar(x=df[df["gender"]=="M"]["count"], y=df[df["gender"]=="M"]["age"], orientation="h", name="Male", marker=dict(color="#1f77b4")) trace_female = go.Bar(x=df[df["gender"]=="F"]["count"]*(-1), y=df[df["gender"]=="F"]["age"], orientation="h", name="Female", marker=dict(color="#d62728")) # Create the layout layout = go.Layout(title="Population Pyramid", xaxis=dict(title="Count"), yaxis=dict(title="Age"), barmode="overlay", bargap=0.1) # Create the figure fig = go.Figure(data=[trace_male, trace_female], layout=layout) # Show the plot fig.show()
在本文中,我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标,一种使用熊猫数据透视表,另一种使用 Plotly 图形对象。我们讨论了每种方法的优缺点,并详细介绍了每种方法中使用的代码。
按照本文中提供的步骤和示例,您可以使用 Python 中的 Plotly 创建自己的人口金字塔,并探索自定义和分析其数据的各种方法。