Как создать демографическую пирамиду в python

Пирамида населения — это график, показывающий распределение населения по возрасту и полу. Это полезно для понимания состава населения и тенденции его роста.

В этом руководстве объясняется, как создать следующую демографическую пирамиду в Python:

Возрастная пирамида в Python

Предположим, у нас есть следующий набор данных, который отображает общую численность населения мужчин и женщин по возрастным группам для данной страны:

 #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

Мы можем использовать следующий код, чтобы создать демографическую пирамиду для данных:

 #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() 

График показывает, что распределение мужчин и женщин довольно симметрично: большая часть населения относится к группе среднего возраста. Просто взглянув на этот график, мы можем получить хорошее представление о демографии этой конкретной страны.

Обратите внимание, что вы можете настроить цвета фона графика и отдельных столбцов, указав цвета в списке цветов matplotlib .

Например, мы могли бы указать «hotpink» и «dodgerblue» для использования с «бежевым» фоном:

 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() 

Не стесняйтесь менять цветовую палитру в зависимости от того, что вам больше всего нравится.