主頁 > 知識庫 > Python+Tableau廣東省人口普查可視化的實現(xiàn)

Python+Tableau廣東省人口普查可視化的實現(xiàn)

熱門標簽:鐵路電話系統(tǒng) 智能手機 網(wǎng)站文章發(fā)布 呼叫中心市場需求 服務(wù)器配置 銀行業(yè)務(wù) 檢查注冊表項 美圖手機

人口普查人口數(shù)量變化圖

1 第七次人口普查不同省份總?cè)丝?/h2>
import pandas as pd
from collections import Counter
###畫圖
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Timeline
from pyecharts.faker import Faker


datafile = u'七次人口普查數(shù)據(jù).xlsx'
data = pd.read_excel(datafile)


###第七次不同省份總?cè)丝?
def an1():
    name = data['省份'].tolist()[1:]
    value = data['2020年第七次人口普查'].tolist()[1:]
    provinces = [i.replace("\u3000","") for i in name]
    #value = [int(int(i)/10000) for i in value]
    print(provinces)
    print(value)
    c = (
        Map()
            .add("", [list(z) for z in zip(provinces, value)], "china")
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="第七次不同省份總?cè)丝?),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130000000, split_number=8, is_piecewise=True),
        )
    ).render(path="第七次不同省份總?cè)丝?html")

勢不可擋珠江潮——廣東改革開放40年回望。地處改革開放前沿的廣東,變化尤為突出,奔騰不息的珠江潮,年復(fù)一年,以不可阻擋之勢,向前奔流,創(chuàng)造了一個又一個奇跡。

自此我們選擇廣東省人口變化來進行分析

2 廣東省人口增長率

全省常住人口與 2010 年第六次全國人口普查的 104303132
人相比,十年共增加 21709378 人,增長 20.81%,年平均增長率為 1.91%

根據(jù)《廣東省第七次全國人口普查數(shù)據(jù)解讀》,廣東省十年人口增長超兩千萬,總量繼續(xù)穩(wěn)居全國首位

這樣的人口增長背后,是廣東在全國首屈一指的活力、引力。

3 廣東省人口地域分布情況Top15

21 個市中,人口超過 1000 萬人的市有 3 個,在 500 萬人至1000 萬人之間的市有 6 個,在 300 萬人至 500 萬人之間的市有 5個,少于 300 萬人的市有 7 個。其中,人口居前五位的市合計人口占全省常住人口比重為 50.14%。

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
import os
os.chdir(r"C:\Users\Administrator\Desktop\廣東省人口分析")
df = pd.read_excel(r"人口地域分布.xlsx")
df.sort_values(by='人口數(shù)', ascending=False, inplace=True)
v = df['地 區(qū)'][:15].values.tolist()
d = df['人口數(shù)'][:15].values.tolist()
pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))

pie1.set_colors(color_series)
# 添加數(shù)據(jù),設(shè)置餅圖的半徑,是否展示成南丁格爾圖
pie1.add("", [list(z) for z in zip(v, d)],
        radius=["30%", "135%"],
        center=["50%", "65%"],
        rosetype="area"
        )

pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='玫瑰圖示例'),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
# 設(shè)置系列配置項
pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside", font_size=12,
                                               formatter=":{c}人", font_style="italic",
                                               font_weight="bold", font_family="Microsoft YaHei"
                                               ),
                     )
# 生成html文檔
pie1.render('南丁格爾玫瑰圖.html')

廣深莞三市人口超千萬,常住人口進一步向珠三角集聚

4 性別分布情況

4.1 歷次人口普查人口性別構(gòu)成

全省常住人口中,男性人口占 53.07%;女性人口占 46.93%???cè)丝谛詣e比(以女性為100,男性對女性的比例)由 2010 年第六次全國人口普查的109.00 上升為 113.08。

人口性別比升高,外省流入人口男性多于女性

也不難想到,外省流入人口的性別比高低與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化不無關(guān)系,廣東作為全國制造業(yè)大省,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化特征明顯,對男性勞動力需求量增加

4.2 第七次人口普查地區(qū)人口性別構(gòu)成

5 城鄉(xiāng)人口及比重

城鎮(zhèn)人口比重超過七成,流動人口快速增長

十年來,廣東新型城鎮(zhèn)化進程穩(wěn)步推進,城鎮(zhèn)化建設(shè)取得顯著成績。

十年來,廣東人口發(fā)展趨勢發(fā)生深刻變化,人口總量保持穩(wěn)定增長,人口素質(zhì)穩(wěn)步提升,勞動力總規(guī)模依然龐大,人口集聚進一步增強,城鎮(zhèn)化水平持續(xù)提高。但也面臨人口總量壓力猶存、人口結(jié)構(gòu)老齡化等風(fēng)險的挑戰(zhàn),人口發(fā)展已進入重要轉(zhuǎn)折期。

人口普查結(jié)果表明,十年來,廣東人口發(fā)展形勢出現(xiàn)一些積極的變化,表現(xiàn)出一些新特點、新情況。

到此這篇關(guān)于Python+Tableau廣東省人口普查可視化的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Tableau人口普查可視化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • Python干貨:分享Python繪制六種可視化圖表
  • 利用Python進行數(shù)據(jù)可視化常見的9種方法!超實用!
  • 利用Python繪制MySQL數(shù)據(jù)圖實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
  • Python數(shù)據(jù)可視化 pyecharts實現(xiàn)各種統(tǒng)計圖表過程詳解
  • Python實現(xiàn)決策樹并且使用Graphviz可視化的例子
  • Python數(shù)據(jù)可視化之畫圖
  • Python數(shù)據(jù)可視化:箱線圖多種庫畫法
  • Python數(shù)據(jù)分析:手把手教你用Pandas生成可視化圖表的教程
  • Python 數(shù)據(jù)可視化pyecharts的使用詳解
  • Python的地形三維可視化Matplotlib和gdal使用實例

標簽:滄州 長治 沈陽 上海 樂山 紅河 河南 新疆

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標題《Python+Tableau廣東省人口普查可視化的實現(xiàn)》,本文關(guān)鍵詞  ;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
  • 相關(guān)文章
  • 收縮
    • 微信客服
    • 微信二維碼
    • 電話咨詢

    • 400-1100-266