1955年至2020年的国家GDP数据可视化-基于Pandas，Seaborn

导入包

import numpy as np
import pandas as pd
pd.plotting.register_matplotlib_converters()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as snsprint("Setup Complete")

获取数据

data_original = pd.read_csv("./gdp_csv.csv")
data_original

获取部分国家的数据

# 中国
china_data = data_original.loc[data_original["Country Name"].isin(['China'])]
# 法国
france_data = data_original.loc[data_original["Country Name"].isin(['France'])]
# 英国
UnitedKingdom_data = data_original.loc[data_original["Country Name"].isin(['United Kingdom'])]
# 意大利
Italy_data = data_original.loc[data_original["Country Name"].isin(['Italy'])]
# 日本
Japan_data = data_original.loc[data_original["Country Name"].isin(['Japan'])]
# 印度
India_data = data_original.loc[data_original["Country Name"].isin(['India'])]

可视化

# 折线图尺寸大小
plt.figure(figsize=(16,6))
# 绘制各个国家的折现 x,y分别表示x轴和y轴的数据 label 表示在图中显示一个标签表明折线是哪条
sns.lineplot(y=china_data.Value,x=china_data.Year,label="China")
sns.lineplot(y=france_data.Value,x=france_data.Year,label="France")
sns.lineplot(y=UnitedKingdom_data.Value,x=UnitedKingdom_data.Year,label="United Kingdom")
sns.lineplot(y=Italy_data.Value,x=Italy_data.Year,label="Italy")
sns.lineplot(y=Japan_data.Value,x=Japan_data.Year,label="Japan")
sns.lineplot(y=India_data.Value,x=India_data.Year,label="India")
# x,y轴代表什么
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Population")

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