Pythonで積上げ棒グラフを描く ― 基礎編

2024-06-26 2024-06-27

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仕事のため試行錯誤しながら積上げ棒グラフを作ったので、備忘録としてやり方をまとめておきます。ここではOur World in Dataから入手した国別・年齢層別人口データを用いて描いてみます。

外部ライブラリのインストールがまだなら

conda install requests pandas matplotlib seaborn -y

または

pip install requests pandas matplotlib seaborn -y

と打ってインストールしておきます。次に、データをPandasのdataframeとして読み込みます。

import io
import re
import requests

url = 'https://abittechnical.work/wp-content/uploads/2024/06/population-by-age-group.csv'
content = requests.get(url).content
df = pd.read_csv(io.StringIO(content.decode('utf-8')))
df.head()

Entity	Code	Year	Population by broad age group - Sex: all - Age: 65+ - Variant: estimates	Population by broad age group - Sex: all - Age: 25-64 - Variant: estimates	Population by broad age group - Sex: all - Age: 15-24 - Variant: estimates	Population by broad age group - Sex: all - Age: 5-14 - Variant: estimates	Population by broad age group - Sex: all - Age: 0-4 - Variant: estimates
Afghanistan	AFG	1950	213022	2773093	1425494	1820573	1248282
Afghanistan	AFG	1951	216096	2803308	1446694	1858587	1246857
Afghanistan	AFG	1952	219028	2834902	1468534	1896850	1248220
Afghanistan	AFG	1953	221925	2866392	1489850	1931657	1254725
Afghanistan	AFG	1954	224755	2898163	1510311	1963243	1267817

グラフ用にデータを整形します。drop_duplicatesで最新のデータのみ抽出し総人口が大きい順に並べ替えます。

population = (df
              [~df.Code.isin(['OWID_WRL', np.nan])]
              .drop_duplicates(subset='Code', keep='last')
              .rename(columns={col: re.search(r'Age: (\S+) - Variant', col).groups()[0]
                               for col in df.columns[3:]})
              .assign(total=lambda df: df.loc[:, '65+':].sum(axis=1))
              .sort_values('total', ascending=False)
              .reset_index(drop=True)
              )

グラフの見栄えを設定します。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import rcParams

rcParams.update(
    {
        "axes.spines.top": False,
        "axes.spines.right": False,
        "axes.formatter.use_mathtext": True,
        "axes.formatter.limits": [-3, 3],
        "lines.linewidth": 1,
        "legend.frameon": False,
        "font.size": 11,
        "text.usetex": False,
        "font.family": ["Helvetica Neue", 'DejaVu Sans', "IPAexGothic", "sans-serif"],
        'svg.fonttype': 'none',
    }
)

Pandasのplot.barメソッドを使い、人口数上位10ヶ国の年齢別人口を可視化します。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

n = 10
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6.3))
population.loc[:n].plot.bar(ax=ax,
                            x=0, y=range(7, 2, -1),
                            stacked=True,
                            color=sns.color_palette('colorblind'))
ax.legend(reverse=True, title='Age')
ax.set_ylabel('Population')
ax.set_title('Demographics')
plt.tight_layout()