python绘制棒棒糖形式图表分析历年出生人口数据

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') print(df) # # 绘制柱状图 # plt.bar(df.Year, df.value) # plt.show() # # 新建画布 # fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # # # 年份数 # n = len(df) # # 颜色设置 # colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # plt.bar(df.Year, df.value, color=colors) # plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors) # plt.show() # # 新建画布 # fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # # # 年份数 # n = len(df) # # 颜色设置 # colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # # width: 条形图宽度 s: 散点图圆圈大小 # plt.bar(df.Year, df.value, color=colors, width=0.2) # plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors, s=10) # plt.show() # # 新建画布 # fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # # # 年份数 # n = len(df) # # 颜色设置 # colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # # 使用线条 # for idx, val in df.iterrows(): # plt.plot([val.Year, val.Year], # [-20, val.value], # color=colors[idx]) # plt.show() # # 新建画布 # fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # # # 年份数 # n = len(df) # # 颜色设置 # colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # # 使用线条, markersize设置标记点大小 # for idx, val in df.iterrows(): # plt.plot([val.Year, val.Year], # [-20, val.value], # color=colors[idx], # marker='o', # markersize=3) # # # 设置y轴最低值 # plt.ylim(0,) # plt.show() # # 新建画布 # fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # color = 'b' # # # 年份数 # n = len(df) # # 颜色设置 # colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # # 使用线条 # for idx, val in df.iterrows(): # plt.plot([val.Year, val.Year], # [-20, val.value], # color='black', # marker='o', # lw=4, # markersize=6) # plt.plot([val.Year, val.Year], # [-20, val.value], # color=colors[idx], # marker='o', # markersize=4) # # # 移除上边框、右边框 # ax.spines['right'].set_visible(False) # ax.spines['top'].set_visible(False) # # # 设置x、y轴范围 # plt.xlim(1948, 2020) # plt.ylim(0,) # # # 中文显示 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC'] # # plt.title('中国历年出生人口数据(万)', loc='left', fontsize=16) # plt.text(2019, -220, '来源：国家统计局', ha='right') # # # 2019年出生人口数(显示) # value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0] # plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center') # # # 保存图片 # plt.savefig('chart.png') # 新建画布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(16, 8)) # 年份数 n = len(df) # 颜色设置 color = 'b' colors = ['#E74C3C'] + ((len(df)-1)*['#F5B7B1']) # 使用线条 for idx, val in df.iterrows(): plt.plot([val.Year, val.Year], [-20, val.value], color=colors[idx], marker='o', lw=4, markersize=6, markerfacecolor='#E74C3C') # 移除上边框、右边框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) # 设置x、y轴范围 plt.xlim(1948, 2020) plt.ylim(0,) # 中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC'] plt.title('中国历年出生人口数据(万)', loc='left', fontsize=16) plt.text(2019, -220, '来源：国家统计局', ha='right') # 2019年出生人口数(显示) value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0] plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center') # 保存图片 plt.savefig('chart.png')