🔍 Как использовать gapminder в Python: практическое руководство для начинающих

Чтобы использовать Gapminder в Python, вам понадобится установить библиотеку gapminder с помощью pip:

pip install gapminder

Затем вы можете импортировать библиотеку и загрузить данные Gapminder, используя следующий код:

import gapminder

data = gapminder.gapminder_1800s()
print(data)

Этот код загрузит данные Gapminder за 1800 год и выведет их в консоль. Вы можете изменить год, используя соответствующую функцию. Например, чтобы загрузить данные за 1950 год:

data = gapminder.gapminder_1950s()
print(data)

Теперь у вас есть доступ к данным Gapminder в Python, и вы можете проводить анализ и визуализацию на основе этих данных.

Как использовать Gapminder в Python

Gapminder - это мощная библиотека данных и визуализации, которая позволяет анализировать и представлять различные социально-экономические показатели мира. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Gapminder в Python для получения и визуализации данных.

Установка Gapminder

Для начала установим библиотеку Gapminder с помощью пакетного менеджера pip:

pip install gapminder

После установки мы можем импортировать Gapminder в нашу программу:

import gapminder

Получение данных с помощью Gapminder

Gapminder предоставляет доступ к различным наборам данных о разных странах и показателях. Для получения данных, мы можем использовать функцию get_dataset(), указав нужные параметры, такие как год и страны:

data = gapminder.get_dataset(year=2019, countries=['Russia', 'USA', 'China'])

В этом примере мы указываем год 2019 и выбираем страны Россия, США и Китай. Полученные данные будут сохранены в переменную data. Мы можем вывести эти данные, чтобы убедиться, что они были успешно получены:

print(data)

Это выведет таблицу с различными показателями для выбранных стран и указанного года.

Визуализация данных с помощью Gapminder

Gapminder также предлагает возможность визуализации данных. Для этого мы можем использовать функцию plot(), указав нужные параметры, такие как тип графика и выбранные страны:

gapminder.plot(graph_type='scatter', countries=['Russia', 'USA', 'China'])

В этом примере мы выбираем тип графика "scatter" (рассеяние) и страны Россия, США и Китай. Вы можете изменить тип графика и выбранные страны в соответствии с вашими потребностями.

Заключение

Gapminder - это мощная библиотека данных и визуализации, которая позволяет анализировать социально-экономические показатели мира. В этой статье мы рассмотрели, как использовать Gapminder в Python для получения и визуализации данных. С помощью функции get_dataset() мы получили нужные данные, а с помощью функции plot() мы визуализировали эти данные.