Python에서 인구 피라미드를 만드는 방법

인구 피라미드는 특정 인구의 연령과 성별 분포를 보여주는 그래프입니다. 이는 인구 구성과 인구 증가 추세를 이해하는 데 유용합니다.

이 튜토리얼에서는 Python에서 다음 인구 피라미드를 만드는 방법을 설명합니다.

Python의 연령 피라미드

특정 국가의 연령 그룹별 남성과 여성의 전체 인구를 표시하는 다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

 #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

다음 코드를 사용하여 데이터에 대한 인구 피라미드를 만들 수 있습니다.

 #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() 

그래프를 보면 남성과 여성의 분포가 상당히 대칭적이며 인구의 대부분이 중년층에 속함을 알 수 있습니다. 이 그래프만 보면 이 특정 국가의 인구 통계를 대략적으로 파악할 수 있습니다.

matplotlib 색상 목록 에서 색상을 지정하여 플롯 배경과 개별 막대의 색상을 조정할 수 있습니다.

예를 들어, “베이지색” 배경과 함께 사용하기 위해 “hotpink” 및 “dodgerblue”를 지정할 수 있습니다.

 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() 

자신에게 가장 잘 어울리는 색상 팔레트를 자유롭게 변경해 보세요.