如何使用Python這一流行的編程語言來收集、處理和可視化印度和中國的人口數據呢？本文將向你介紹一些基本的步驟和技巧，幫助你掌握Python進行可視化分析的方法。我們將使用以下幾個庫來進行數據分析和可視化：

• pandas：一個提供高性能、易用的數據結構和數據分析工具的庫。
• requests：一個簡潔、優雅的HTTP庫，用于發送網絡請求和獲取數據。
• matplotlib：一個強大的繪圖庫，支持多種圖形和樣式。
• seaborn：一個基于matplotlib的統計數據可視化庫，提供了更美觀、更高級的圖形接口。

獲取數據

我們可以從一些公開的數據源獲取印度和中國的人口數據，例如世界銀行、聯合國等。

我們選擇使用以下在線數據資源：

• 世界銀行Open Data，收集1960年至2019年的人口數據。

我已經將CSV文件保存為“population_data_world_bank.csv”。使用Pandas讀取并查看前幾行數據：

# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv('population_data_world_bank.csv')
df.head()

輸出結果如下：

image-20230515205718889

處理數據

我們只需要提取印度和中國的數據行，并剔除其他的國家，得到每年兩個國家的總人口。我們可以使用df來提取行，然后使用pandas的loc方法來篩選數據。

india_wb = df[df['Country Name'] == 'India']
china_wb = df[df['Country Name'] == 'China']

# 提取歷史人口數量數據
india = india_wb.loc[:, '1960': '2021'].T
china = china_wb.loc[:, '1960': '2021'].T

我們從“ Country Name”列中選擇了印度和中國的行，并且只選取了1960年至2021年的歷史人口數據。

我們可以查看一下處理后的數據，它們是一個pandas的Series對象，索引是年份，值是人口。

india.head()

輸出：

109
1960  445954579.0
1961  456351876.0
1962  467024193.0
1963  477933619.0
1964  489059309.0

china.head()

輸出：

40
1960  667070000.0
1961  660330000.0
1962  665770000.0
1963  682335000.0
1964  698355000.0

可視化數據

最后，我們可以使用matplotlib和seaborn來繪制印度和中國的人口變化曲線圖，比較兩個國家的人口差異和趨勢。我們可以使用plt.plot方法來繪制折線圖，然后使用plt.legend方法來添加圖例，使用plt.xlabel和plt.ylabel方法來添加坐標軸標簽，使用plt.title方法來添加標題，使用plt.show方法來顯示圖形。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.plot(india.index, india.values, label='India')
plt.plot(china.index, china.values, label='China')
plt.legend()
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population')
plt.title('Population of India and China')
plt.show()

輸出：

image-20230515211149551

從圖中我們可以看到，印度和中國的人口在過去兩個多世紀都呈現出快速增長的趨勢，但中國的人口增長速度在1970年代以后明顯放緩，而印度的人口增長速度則相對穩定。預計在2022年左右，印度的人口將超過中國，成為世界上人口最多的國家。

為了使圖形更加直白易懂，我們可以做一些改進：

• 使用seaborn的set_style方法來設置圖形的風格，例如darkgrid、whitegrid、dark、white或ticks。
• 使用seaborn的set_context方法來設置圖形的上下文，例如paper、notebook、talk或poster。這會影響圖形的尺寸、字體大小等。
• 使用seaborn的set_palette方法來設置圖形的顏色方案，例如deep、muted、bright、pastel或dark。
• 使用plt.xlim和plt.ylim方法來設置x軸和y軸的范圍，以便突出重點區域。
• 使用plt.xticks和plt.yticks方法來設置x軸和y軸的刻度標簽，以便提高可讀性。
• 使用sns.despine方法來去除圖形邊框中不需要的部分。

以下是改進后的代碼：

sns.set_style('whitegrid')
sns.set_context('talk')
sns.set_palette('dark')

plt.plot(india.index.astype('int'), india.values, label='India')
plt.plot(china.index.astype('int'), china.values, label='China')
plt.legend()
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population')
plt.title('Population of India and China')
plt.xlim(1955, 2025)
plt.ylim(0, 1500000000)
plt.xticks(range(1955, 2026, 10))
plt.yticks(range(0, 1600000000, 200000000))
sns.despine(left=True, bottom=True)
plt.show()

輸出：

image-20230515214905282

從圖中我們可以看到，改進后的圖形更加清晰、美觀、易于理解。我們可以更清楚地看到印度和中國人口的變化趨勢和差異，以及兩國人口在2022年左右的交叉點。

總結

本文介紹了如何使用Python對印度和中國人口進行可視化分析，包括獲取數據、處理數據和可視化數據三個步驟。通過這個示例，我們可以學習到一些Python進行數據分析和可視化的基本方法和技巧。當然，這只是一個簡單的入門教程，如果你想深入學習Python進行可視化分析的話，你還需要掌握更多的知識和技能。希望本文對你有所幫助。