【数据可视化】2023-2024年中国各省人口变化深度分析与可视化：Python + pyecharts打造炫酷暗黑主题大屏

🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，CSDN / 稀土掘金等平台人工智能领域优质创作者。
目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

一、引言

在大数据时代，对人口数据的分析和可视化是理解地区发展趋势和制定相关政策的关键。本文将利用Python和pyecharts库对2023-2024年中国各省人口数据进行深度分析和可视化展示。通过这些图表，我们可以直观地了解中国各省人口的变化趋势，为政策制定、资源分配和经济规划提供数据支持。

二、数据概览

我们的数据集包含了以下字段：

序号
省份
2024年常住人口数（万）
2023年同期（万）
增量（万）

三、数据可视化

为了更好地理解数据，我们将绘制以下几种图表：

各省人口增量柱状图
各省人口变化地图
2023/2024各省人口总量占比饼图
人口增量折线图
人口变化词云图

3.1 各省人口增量柱状图

less 复制代码

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
    .add_xaxis(df['省份'].tolist())
    .add_yaxis("人口增量", df['增量（万）'].tolist())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="各省人口增量柱状图"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-45)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(color="#FFF")),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=-50,max_=80),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)

3.2 各省人口变化地图

css 复制代码

china_cities = {
    "北京": "北京市",
    ...
}
df['省份1'] = df['省份'].apply(lambda x: china_cities.get(x,x))
map_chart = (
    Map()
    .add("人口变化", [list(z) for z in zip(df['省份1'].tolist(), df['增量（万）'].tolist())], "china")
)

3.3 2023/2024各省人口总量占比饼图

less 复制代码

pie = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK,width="100%",height="600px"))
    .add("", [list(z) for z in zip(df['省份'].tolist(), df['2024年常住人口数（万）'].tolist())],
        radius=["30%", "65%"],center=["30%","50%"])
    .add("", [list(z) for z in zip(df['省份'].tolist(), df['2023年同期（万）'].tolist())],
        radius=["30%", "65%"],center=["70%","50%"])

3.4 人口增量折线图

less 复制代码

df['cacl'] = df['2024年常住人口数（万）'] - df['2023年同期（万）']

line = (
    Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK,width="1100px",height="500px"))
    .add_xaxis(df['省份'].tolist())
    .add_yaxis("开始营业时间分布", df['cacl'].tolist())
)

3.5 人口变化词云图

less 复制代码

wordcloud = (
    WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
    .add("", [list(z) for z in zip(df['省份'].tolist(), df['增量（万）'].apply(lambda x: str(x)).tolist())],
        word_size_range=[20, 100]
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="人口变化词云图"),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{b}")
    )
)

四、创建可视化大屏

ini 复制代码

page = Page(
    page_title="中国各省人口变化分析大屏",
    layout=Page.DraggablePageLayout
)

page.add(bar, map_chart, pie, line, wordcloud)
page.render("china_population_analysis_dashboard.html")

五、可视化结果分析

5.1 各省人口增量柱状图

柱状图展示了各省人口增量的分布情况。通过图表，我们可以直观地看到哪些省份的人口增长最快，哪些省份的人口出现了减少。

5.2 各省人口变化地图

地图展示了各省人口增量的地理分布。颜色越深表示增量越大。通过地图，我们可以快速识别人口变化显著的地区。

5.3 2023/2024各省人口总量占比饼图

饼图展示了2023年和2024年各省人口总量占全国总人口的比例。通过饼图，我们可以了解各省在全国人口中的占比情况。

5.4 人口增量折线图

折线图显示了各省人口增量的变化趋势。通过折线图，我们可以观察到人口增量的波动情况，识别出增长或减少的趋势。

5.5 人口变化词云图

词云图通过词汇的大小和颜色展示了各省人口变化的关键词。这有助于我们直观地了解人口变化的主要特征和影响因素。

六、结论

通过上述分析，我们可以得出以下结论：

东部沿海地区如广东、江苏等省份人口增长较快，这可能与经济发展水平和就业机会有关。
中西部地区如新疆、西藏等省份人口增长较慢，可能需要更多的政策支持和资源投入。
人口增长的省份多为经济发达地区，这表明经济发展是吸引人口的重要因素。

这些分析结果可以帮助我们更好地理解中国各省的人口变化趋势，为未来的政策制定和资源分配提供数据支持。

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