Pandas+Pyecharts | 平均预期寿命数据可视化

科技科技 2024-09-04 08:10 天津

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大家好，我是欧K~

本期将利用Python分析「中国/世界各地区平均预期寿命」，看看各地区平均预期寿命分布情况，希望对大家有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

涉及到的库：
Pandas — 数据处理
Pyecharts — 数据可视化

1. 导入模块

import pandas as pd
from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

2. Pandas数据处理

2.1 中国平均预期寿命

df = pd.read_excel('中国平均预期寿命.xlsx')

2.2 世界各国平均预期寿命

df2 = pd.read_excel('世界各国平均预期寿命.xlsx')

3. Pyecharts数据可视化

3.1 我国各省平均预期寿命（岁）

def get_map():
    m = (
        Map()
        .add('', data, 'china',is_map_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='1-我国各省平均预期寿命（岁）',
                pos_top='2%',
                pos_left='center'
            ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
                range_color=range_color,
            ),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
        ) 
    )

东部地区明显高于西部地区。
浙江、江苏、广东、山东四个地区的平均预期寿命超过79岁位居前4位。

3.2 我国各省男性/女性平均预期寿命（岁）

def get_bar():
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis('女性', 
                   y_data2, 
                   category_gap='50%', 
                   label_opts=opts.LabelOpts(position='insideRight'), 
                   )
        .add_yaxis('男性', 
                   y_data1,
                   category_gap='50%',
                   tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
                   label_opts=opts.LabelOpts(position='insideLeft'), 
                   )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='2-我国各省男性/女性平均预期寿命（岁）',
                pos_top='1%',
                pos_left='center'
                ), 
            )
        )