下記サンプルコードでは、2015年の人口を降順でソートして上位20を取得しています。
〇出力画面
サンプルコード
以下のコードをJupyterから実行してください。%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import wbdata
import datetime
country_codes = [
"IS", "IE", "AZ", "AF", "US", "VI", "AS", "AE", "DZ", "AR",
"AW", "AL", "AM", "AI", "AO", "AG", "AD", "YE", "GB", "VG",
"IL", "IT", "IQ", "IR", "IN", "ID", "UG", "UA", "UZ", "UY",
"EC", "EG", "EE", "ET", "ER", "SV", "AU", "AT", "OM", "NL",
"GH", "CV", "GY", "KZ", "QA", "CA", "GA", "CM", "GM", "KH",
"MP", "GN", "GW", "CY", "CU", "CW", "GR", "KI", "KG", "GT",
"GU", "KW", "GL", "GE", "GD", "HR", "KY", "KE", "CI", "CR",
"KM", "CO", "CG", "CD", "SA", "WS", "ST", "ZM", "SM", "MF",
"SL", "DJ", "GI", "JE", "JM", "SY", "SG", "SX", "ZW", "CH",
"SE", "SD", "ES", "SR", "LK", "SK", "SI", "SZ", "SC", "GQ",
"SN", "RS", "KN", "VC", "LC", "SO", "SB", "TC", "TH", "KR",
"TW", "TJ", "TZ", "CZ", "TD", "CF", "CN", "TN", "KP", "CL",
"TV", "DK", "DE", "TG", "DO", "DM", "TT", "TM", "TR", "TO",
"NG", "NR", "NA", "NI", "NE", "JP", "NC", "NZ", "NP", "NO",
"BH", "HT", "PK", "PA", "VU", "BS", "PG", "BM", "PW", "PY",
"BB", "PS", "HU", "BD", "TL", "FJ", "PH", "FI", "BT", "PR",
"FO", "BR", "FR", "BG", "BF", "BN", "BI", "VN", "BJ", "VE",
"BY", "BZ", "PE", "BE", "PL", "BA", "BW", "BO", "PT", "HK",
"HN", "MH", "MO", "MK", "MG", "YT", "MW", "ML", "MT", "MY",
"IM", "FM", "ZA", "SS", "MM", "MX", "MU", "MR", "MZ", "MC",
"MV", "MD", "MA", "MN", "ME", "JO", "LA", "LV", "LT", "LY",
"LI", "LR", "RO", "LU", "RW", "LS", "LB", "RU"
]
data_date = datetime.datetime(2015, 1, 1), datetime.datetime(2015, 1, 1)
df = wbdata.api.get_dataframe({"SP.POP.TOTL":"Population"}, country=country_codes, data_date=data_date, convert_date=True, keep_levels=False)
df.sort_values('Population', ascending=False).head(20).plot.bar()
plt.legend(loc='best')
plt.show()
使用指標
SP.POP.TOTL人口 - Population, total
参考情報
・世界銀行のデータを取得・可視化する記事のまとめは以下のページを参照してください。世界銀行のデータを取得できるwbdataパッケージのまとめ
・人口を時系列で参照したい場合は、以下のページを参照してください。 Jupyterとwbdataで世界銀行の人口データを取得する
0 件のコメント:
コメントを投稿