展开

关键词

Python可视化:25GDP之变

https:github.comJannchieHistorical-ranking-data-visualization-based-on-d3.js最后我利用大佬造的轮子,成功实现了25间各省市GDP 于是乎,你不就对各省市的GDP了解的一清二楚。来源来自国家统计局。附上相关链接,其实里面还有好多其他的,非常适合拿去练手。 cn=E0103本次的GDP如下,为各地区生产总值。时间是1993-2017,共25。?网站提供CSV文件下载,但是还是需要规整一下。因为大佬造的轮子对有要求。? j, k in zip(df, df): # 输出地区、GDP值、 print(k, j, i) names.append(k) values.append(int(j)) dates.append (int(i.replace(, )))# 生成DateFrame格式的data = { name: names, type: , value: values, date: dates}# 将转存为新的

36920

中国各省GDP“干净”了吗?

所以明显迹象显示地方政府不再唯GDP论,“干净”了。是这样吗? 事实证明各省GDP总量与全国GDP之间的差受季节性模式影响。追踪过去十,一般来说,一季的差值总是较低的,二季和三季会升高,然后在四季略有回落。 这些城市的官员正是通过基于GDP的政绩考核打造成功仕途的,这使得他们很难调整政策焦点。所以一季可能是个“烟雾弹”,暗示官方GDP遵循某种诡异的季节性模式。 而因为一季中国尚处在冬天,天气较为寒冷,也是每工程建设周期的低点。这种季节性因素直接导致了地方和全国GDP字对不上,因为事实上,地方GDP所有夸大的字都来自投资领域。 而一季是消费主导的季,所以两组字“合拍”。一旦底投资增长加快,地方GDP总量和全国GDP的差距就拉大了。

30240
  • 广告
    关闭

    50+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的50+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    十分钟,用 Python 带你看遍 GDP 变迁

    https:data.worldbank.org我从该网站上下载了世界各国历GDP 总值和增长率,下面就摩拳擦掌,一探 GDP 的世界! GDP 总量,这是我们研究的重点文件,里面囊括了世界各个国家和地区的历史 GDP ,我把它命名为“GDP_data.csv”。? 在这个级别当中,亚洲国家占了大多,但是 GDP 的总量却不是很低,尤其是印,有2.7万亿的量。这也能反映出,亚洲作为世界上人口最多的大洲,要走向发达国家的行列,还是任重道远啊! GDP 总体排行2018 GDP 排行先来看看2018 GDP 总体排行的 top10 吧?可以看到,除了欧美诸强之外,中国、印和巴西也纷纷上榜,发展中大国的实力不容小觑啊。 GDP 负增长就是说经济在后退啊,如何振兴经济应该是这些国家的首要任务了!中美印对比?在图中可以看出,虽然近些保持着很高的增长率,但是 GDP 总量增长并没有中美两国明显。

    34220

    十分钟,用 Python 带你看遍 GDP 变迁

    https:data.worldbank.org我从该网站上下载了世界各国历GDP 总值和增长率,下面就摩拳擦掌,一探 GDP 的世界! GDP 总量,这是我们研究的重点文件,里面囊括了世界各个国家和地区的历史 GDP ,我把它命名为“GDP_data.csv”。? 在这个级别当中,亚洲国家占了大多,但是 GDP 的总量却不是很低,尤其是印,有2.7万亿的量。这也能反映出,亚洲作为世界上人口最多的大洲,要走向发达国家的行列,还是任重道远啊! GDP 总体排行2018 GDP 排行先来看看2018 GDP 总体排行的 top10 吧?可以看到,除了欧美诸强之外,中国、印和巴西也纷纷上榜,发展中大国的实力不容小觑啊。 GDP 负增长就是说经济在后退啊,如何振兴经济应该是这些国家的首要任务了!中美印对比?在图中可以看出,虽然近些保持着很高的增长率,但是 GDP 总量增长并没有中美两国明显。

    18710

    谁在崛起,谁在没落?新一线城市竞争力盘点,用Python绘制动态图带你看懂!

    这次我们使用Python的动态可视化库plotly,对这15座城市从2000到2019这20GDP、人口以及房价进行了可视化。下面就让我们来一起看看吧! 我们的从以下四个维展开:新一线城市2000-2019GDP变化趋势新一线城市2000-2019GDP和人口变化趋势新一线城市2001-2019人口增量新一线城市近10平均房价走势图01 ,我们选取的来自于国家统计局网站,该包含了15座新一线城市自2000~201920期间的GDP和人口,这是一份带有时间序列的面板,适合进行动态可视化绘图使用。 绘图主要参解释:data_frame:框名称x:列名,展示的维y:列名,展示的量color:颜色text:条形图标记文本title:标题range_y:y轴的刻范围animation_frame 可视化效果下面我们来具体看下可视化效果: 新一线城市2000-2019GDP变化趋势新一线城市2000-2019GDP和人口变化趋势新一线城市2001-2019人口增量新一线城市近10平均房价走势图参考文献

    25810

    Python精美地理可视化绘制

    在本文案例中,基于第三方库pyecharts,对中国各省2010-2019GDP进行绘制。我们先来看看最终效果:?01关于绘图基于时间和截面两个维,可把分为截面、时间序列及面板。 在本文案例中,某一各省的GDP属于截面,多各省的GDP属于面板。 pyecharts.charts import Mapimport pyecharts.options as opts frame = pd.read_csv(C:UsersdellDesktop分省 二、全国各省多GDP的可视化由于要绘制2010-2019GDP,可以考虑构建一个for循环,通过str(i)+的形式访问表格中处于不同列的各GDP。 import options as optsfrom pyecharts.charts import Map, Timeline frame = pd.read_csv(C:UsersdellDesktop分省

    25430

    说】城市GDP发展对比

    图表,可以使更为鲜活,进而更为直观地表达出信息含义。本文针对近20的主要城市的GDP,做简单的分析。使用了可视化中常见的一种方式-图形堆叠。 通过图形叠加,很容易表现出元素之间的关系,简洁明了。文中的取自国家统计局官方披露,可视化展现使用Tableau软件。1. 示例:GDP总量与增值速 人生基本上就是两件事,选题和解题。 下面按份统计了全国及典型城市,在近20GDP变化情况。 上图是全国GDP总量的变化情况。柱状图表示GDP的总量情况,从2001的4万多亿,到2019的38万亿。 哈尔滨近些来,东北疲软让人瞩目,从我的家乡—哈尔滨的可见一斑。从早期的发展速较大盘有所降低,特别是最近2、3甚至出现了负增长,很让人痛心。深圳作为改革开放的代表,深圳的发展令人瞩目。 小贴士上面示例中,通过GDP(柱状图)与增长率(折线图)的叠加,可以很直观地看到各地在不同份的发展情况。作为柱状图在展示大量时,对变化的展示不直观(很难察觉不同份的增长变化大小)。

    26240

    最新中国城市GDP排名出炉,经济版图巨变!

    城市GDP方面:截至20203月4日,全国城市去经济运行多已公布,根信息汇总,2019中国城市GDP(经济总量)百强排名如下,后附2017排名进行升降变化对比:1.上海38155亿元,人口: 郑州的成功经验给许多被其赶超的对手以深刻启示;济南近两在双招双引、优化营商环境等方面成绩斐然,但济南发展还面临历史欠账造成的严重阻碍:路网密居同类城市倒,断头、瓶颈路多,宽马路少。 ) 39.潍坊(山东4)5688亿元,人口:937万(2017GDP排名:34)40.南昌(江西1)5596亿元,人口:555万(2017GDP排名:39)----21~40名区间分析:合肥近来保持较快发展速 :淄博历史文化底蕴极为深厚,曾作为世界上最大、最繁荣的城市达之久,近五来,淄博GDP从全国三十几名一路下滑至六十名开外,经济增速持续低迷,如何借助富有自身特色的优秀传统文化激发经济高质量发展的内生动力而非单纯研究 百强城市量上此消彼长,也反映了各省市区域间经济发展速的明显差距。---- 天津人均GDP大幅下调,丧失领先地位山东人均GDP已落后于对口扶贫的西部重庆且低于全国平均水平 ?你所在城市进入排名了吗?

    2.2K50

    GDP开始理解生活中的统计

    这几天看到GDP最新的出炉了,我的手机瞬间就收到了好多条信息提示。 ? 我收到了三种信息: 二季GDP同比增长3.2%,上半同比下降1.6% 一季负增长6.8%我是个较真的人,我觉得这个信息对我来说有些太模糊了。 7月16日,国家统计局公布了最新,2020第二季我国国内生产总值(GDP)同比增长3.2%,成为今二季全球为不多的实现GDP正增长的国家。 从这些信息,我们是看不到整体的,包括的关联关系,只是得到了一些局部的。于是我上网找了下2019,有倒是有,但是比较零散。 此外,可以补充一些相关的统计。国内2019~2020GDP的一些统计图。?三大经济体公布的失业率 ?

    16030

    过于完美就是造假?too sample,GDP更加完美!

    既然我们一时之间难以分辨天猫的真假,那么我们可以使用其他的来验证下呀,比如 GDP!这个可是代表着一个国家经济实力的重要指标,当我国 GDP 超越邻居的时候,还狠狠的自豪了一把呢! 那么如果我们把某些国家的历 GDP 也通过相同的方式进行拟合,如果也得出完美的曲线,哎呀,不敢想,有点小激动!我们暂且就把这种拟合曲线叫做“天猫曲线”吧,谁让它体量大,影响强呢!? 整理 我们现在手中有一份全球各国历 GDP文件,先来查看下2018全球 GDP 总量排行前几名? 我们就以前五名为研究对象吧,看看他们的 GDP 总量的分布情况是怎样的 各国GDP曲线这前五个国家,就依次排列吧 美国?中国 ?日本 ?德国 ?英国 ? 哈哈哈哈,我们再来看看再符合该曲线的情况下,2019美国的 GDP 总量应该是 20.75 万亿美元是非成败,我们等到2019GDP 出炉的时候再说吧。

    18730

    报告 | 中国宏观经济分析入门

    支出法GDP公布频率为,但统计局按季公布各分项对GDP总体增速贡献率,公布时间稍晚于支出法GDP公布时间。 收入法GDP有两个来源,一个是投入产出表,然而投入产出表仅在份为0、2、5、7的时期编制,公布时间一般滞后两,时效性较差;另一个是统计鉴公布的分地区收入法GDP,可以将各省收入法GDP加总得到全国 2014我国生产法GDP为63.6万亿元,同比增长7.4%,其中4季同比增长7.3%。我国按季公布生产法GDP,公布指标包括GDP名义总量,实际增速以及分行业累计名义总量和实际增速。 支出法GDP及子项名义值公布,通过次的《中国统计鉴》发布,但并不公布支出法GDP实际同比增速。 固定资产投资固定资产投资是统计局按月公布的投资面,相对按公布的GDP中投资更为高频,其中1月和2月合并公布。

    2.8K81

    说话:为什么中国这么富,我的工资却总不够花?

    任何自我感觉良好,在面前都是苍白的;不会说谎,骗人的只是我们自己狭隘的感知。 从上看,2017,我国人均GDP已接近9000美元,距离跨越“中等收入陷阱”(即人均GDP超过12000美元)并迈入高收入国家阵营的距离已经越来越近,这无疑令人倍感振奋。 根国家统计局显示,1978-2017,我国的公共财政收入均增速为13.76%,而我国GDP均增速则为9.5%。 从看,绝大多份里,财政收入的增长速都显著高于GDP增速(参见图2)。 从看,自1990起,我国劳动者报酬占GDP的比重平均值不到48%,最高为1990的53.4%,从此再没有达到这一水平;新世纪以来,该比重更是长期低于一半,最低的2007甚至不到40%(参见图4

    1.2K20

    绘图: Python matplotlib简介

    这个包提供了丰富的绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。你可以找到很多各式各样的例子:?通过绘图,我们可以将枯燥的字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象。 实际上,早在一百多前,南丁格尔就曾经用统计图形来说服英国政府,以改善军队的卫生状况。我们将以GDP为例子,看看如何绘制经典的饼图和条形图。 下面是我们要使用的,为2011GDP前十的国家以及其具体的GDP:USA 15094025China 11299967India 4457784Japan 4440376Germany 3099080Russia 用每个长条的高代表每个国家的GDP,长条越高,GDP值越高:? 从两个图上看,亚洲国家的GDP还是很厉害的。西方的话就是美国一枝独秀了。总结我们演示了饼图和条性图的绘制方法。matplotlib是一款功能强大的绘图工具,非常值得学习。

    41750

    北京周边穷邻居,上海周边富亲戚?

    我们先来比较一下两个城市群的GDP总量(由于部分城市GDP缺失,每个城市群各选取33个城市): ?(说明:GDP总量指是每个城市的GDP总量与首位城市的比值(2015)。 我们再来比较一下人均GDP:?(说明:人均GDP是每个城市的人均GDP与首位城市的比值(2015)。例如天津的人均GDP是北京的1.09倍。)?从人均GDP的角,两个城市群的差异更加明显。 首先,北京与城市群的联系强远高于上海。我们基于2017的人口流动(主要是商务人口流动和旅游探亲),计算了城市群中每个城市对首位城市(北京或上海)的联系,并以排名的形式表示。结果如下图所示:? 从这个角来理解的话,我们对于“千大计”的雄安新区的设立,是不是有了新的认识呢?注释:1. 本研究由 城市团 与 滴滴媒体研究院 合作完成,作者为 团支书。 本文封面由滴滴媒体研究院提供,正文中的可视化由团成员 AuAg 完成。2. 本文的主要来源包括中国统计鉴、各城市统计鉴、滴滴城际交通、腾讯位置大、百地图等。3.

    22430

    看吃货:最热门的20道中国菜出炉,你吃过几样?

    各地的餐饮文化又贡献了多少GDP?“中国菜”大微报告,为您细细道来。“八大菜系”热TOP20 川菜占半壁江山对,就是川菜!都说味在四川。 不仅如此,UC大还显示,在热最高的20款菜式中,川菜占了一半的席位,且四川名片“四川火锅”在21新闻实验室精选的近千款菜式(包括著名小吃甜品)中,热遥遥领先。 中国饭店协会发布的《中国餐饮业报告》显示,2016全国餐饮收入达到35799亿元,同比增长 10.8%。而按照国家统计局,同期我国GDP总量74.4万亿元,增速为6.7%。 21新闻实验室注意到,一个地方的餐饮收入与当地GDP总量呈现高的相关性。从区域分布来看,经济大省广东、山东、江苏也是全国餐饮收入最高的三个省份。 21新闻实验室统计,广东、山东、江苏、浙江、四川、湖南、福建、安徽8个省份2016餐饮收入共计17963.83亿元,占全国的50.18%,与GDP合计占比相当。?

    15520

    时间序列预测(上)

    我们在前面说过时间序列(上),时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。 比如现在有我国2000-2017gdp值,简单平均法就是对2018之前的gdp值求平均,然后将这个平均值作为2018gdp预测值。 这个时候就可以考虑移动平均法,移动平均法是不用已有的全部的值去求平均,而是用最近的一段时间的值去求平均。比如,我们可以对2015-2017gdp值求平均,并将平均值作为2018的预测值。 比如,我们还是对2015-2017gdp求平均,并分别给与这三的权重为1、2、3,最后将加权平均值作为2018的预测值。可以看到加权移动平均要比普通的移动平均准确要更高一些。 比如我们还是对2015-2017gdp进行指平滑,令α=0.6,将最后平滑结果作为2018gdp的预测值。可以看到指平滑的结果要比加权移动平均的准确更高一些。

    24510

    GDP越高就越幸福吗?用Python分析《世界幸福指报告》后我们发现…

    ---- CDA分析师 出品 作者:真达、Mika:真达 【导读】今天教大家用Python分析《世界幸福指报告》。公众号后台,回复关键字“幸福”获取完整。 民意测验机构盖洛普从2012起,每都会在联合国计划下发布《世界幸福指报告》,报告会综合两内150多个国家的国民对其所处社会、城市和自然环境等因素进行评价后,再根他们所感知的幸福程对国家进行排名 02导入和整理回复关键字“幸福” 获取本期详细和代码 首先导入所需包。 :从影响因素相关性热力图可以看出,在影响幸福得分的因素中,GDP、社会支持、健康预期寿命呈现高相关,自由权呈现中相关,国家的廉政水平呈现低相关,慷慨程则呈现极低的相关性; GDP与健康预期寿命、 GDP和幸福得分人均GDP与幸福得分呈高线性正相关关系,GDP越高的国家,幸福水平相对越高。

    51520

    看中国“八大菜系”:谁最受欢迎?(附餐饮经济地图)

    各地的餐饮文化又贡献了多少GDP?为此,21财经APP联合UC推出“中国菜”大微报告。“八大菜系”热TOP20 川菜占半壁江山对,就是川菜!都说味在四川。 不仅如此,UC大还显示,在热最高的20款菜式中,川菜占了一半的席位,且四川名片“四川火锅”在21新闻实验室精选的近千款菜式(包括著名小吃甜品)中,热遥遥领先。 中国饭店协会发布的《中国餐饮业报告》显示,2016全国餐饮收入达到35799亿元,同比增长 10.8%。而按照国家统计局,同期我国GDP总量74.4万亿元,增速为6.7%。 21新闻实验室注意到,一个地方的餐饮收入与当地GDP总量呈现高的相关性。从区域分布来看,经济大省广东、山东、江苏也是全国餐饮收入最高的三个省份。 备注: 热值=相关资讯的阅读量+阅读量;统计时间区间:20171月-10月 来源:UC大、各地统计局、《中国餐饮报告》以上统计不包括中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、中国台湾地区。

    49670

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    生活阶梯(幸福指)与人均GDP(金钱)正相关的正则图 本文将探讨三种用Python可视化的不同方法。 以可视化《2019世界幸福报告》的为例,本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》,以探索新的关系和可视化方法。 :· 份:计量(2007 -2018)· 生活阶梯:受访者根坎特里尔阶梯(CantrilLadder),用0~10分(最满意的为10分)来衡量他们今天的生活· 人均GDP:根世界银行201811 · 出生时预期健康寿命:出生时预期健康寿命是根世界卫生组织(WHO)全球卫生观察站(GHO)库构建的,分别来自2005、2010、2015和2016。 左图:2018亚洲国家人生阶梯直方图和核密估算;右图:五组人均GDP人生阶梯的核心密估算——体现了金钱与幸福指的关系绘制二元分布每当我想要直观地探索两个或多个变量之间的关系,总是用到某种形式的散点图和分布评估

    55010

    如何使用Python创建美观而有见地的图表

    作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天的文章中,将研究使用Python绘制的三种不同方式。将通过利用《 2019世界幸福报告》中的来做到这一点。 ::计量(从2007到2018)生命阶梯:受访者根Cantril阶梯以0到10的量标准(今天最好的10分)衡量他们的生命价值对人均 GDP :根购买力平价(PPP)调整的人均 GDP,根世界银行于 出生时的健康预期寿命:出生时的预期寿命是根世界卫生组织(WHO)全球卫生观察站存储库中的构建的,其中提供了2005、2010、2015和2016。 要创建绘图,请.plot(kind=)像这样调用:np.exp(data==2018]).plot( kind=hist)运行上面的命令将产生以下图表。2018:人均GDP的国家量直方图。 在外排显示的是一范围,在外排显示的是人均GDP,在内排显示的是感知的腐败程,内排则为各洲。我们看到,幸福感朝着右上角增加(即人均GDP高和感知腐败低)。

    33420

    相关产品

    • 数据脱敏

      数据脱敏

      数据脱敏(Data Masking,DMask)是一款敏感数据脱敏与水印标记工具,可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据,为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券