So erstellen sie eine bevölkerungspyramide in python

Eine Bevölkerungspyramide ist ein Diagramm, das die Alters- und Geschlechtsverteilung einer bestimmten Bevölkerung zeigt. Dies ist nützlich, um die Zusammensetzung einer Bevölkerung und den Trend des Bevölkerungswachstums zu verstehen.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie die folgende Bevölkerungspyramide in Python erstellen:

Alterspyramide in Python

Angenommen, wir verfügen über den folgenden Datensatz, der die Gesamtbevölkerung von Männern und Frauen nach Altersgruppe für ein bestimmtes Land anzeigt:

 #import libraries 
import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

#create dataframe
df = pd.DataFrame({'Age': ['0-9','10-19','20-29','30-39','40-49','50-59','60 -69','70-79','80-89','90+'], 
                    'Male': [9000, 14000, 22000, 26000, 34000, 32000, 29000, 22000, 14000, 3000], 
                    'Female': [8000, 15000, 19000, 28000, 35000, 34000, 28000, 24000, 17000, 5000]})
#view dataframe 
df

    Age Male Female
0 0-9 9000 8000
1 10-19 14000 15000
2 20-29 22000 19000
3 30-39 26000 28000
4 40-49 34000 35000
5 50-59 32000 34000
6 60-69 29000 28000
7 70-79 22000 24000
8 80-89 14000 17000
9 90+ 3000 5000

Mit dem folgenden Code können wir eine Bevölkerungspyramide für die Daten erstellen:

 #define x and y limits
y = range(0, len(df))
x_male = df['Male']
x_female = df['Female']

#define plot parameters
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharey=True, figsize=(9, 6))

#specify background color and plot title
fig.patch.set_facecolor('xkcd:light grey')
plt.figtext(.5,.9,"Population Pyramid", fontsize=15, ha='center')
    
#define male and female bars
axes[0].barh(y, x_male, align='center', color='royalblue')
axes[0].set(title='Males')
axes[1].barh(y, x_female, align='center', color='lightpink')
axes[1].set(title='Females')

#adjust grid parameters and specify labels for y-axis
axes[1].grid()
axes[0].set(yticks=y, yticklabels=df['Age'])
axes[0].invert_xaxis()
axes[0].grid()

#displayplot
plt.show() 

Die Grafik zeigt, dass die Verteilung von Männern und Frauen ziemlich symmetrisch ist, wobei der Großteil der Bevölkerung in die mittlere Altersgruppe fällt. Wenn wir uns einfach diese Grafik ansehen, können wir uns einen guten Überblick über die Demografie dieses bestimmten Landes verschaffen.

Beachten Sie, dass Sie die Farben des Plothintergrunds und einzelner Balken anpassen können, indem Sie die Farben in der Matplotlib-Farbliste angeben.

Beispielsweise könnten wir „hotpink“ und „dodgerblue“ angeben, um sie mit einem „beigen“ Hintergrund zu verwenden:

 fig.patch.set_facecolor('xkcd: beige ')
    
axes[0].barh(y, x_male, align='center', color=' dodgerblue ')

axes[1].barh(y, x_female, align='center', color=' hotpink ')

plt.show() 

Sie können die Farbpalette jederzeit ändern, je nachdem, was Ihnen am besten gefällt.