Введение
Этот проект был начат с целью анализа данных о населении стран мира за 2021 год. Основная задача — изучить демографические показатели, такие как численность населения, плотность, темпы роста и доля в мировом населении, а также визуализировать эти данные для лучшего понимания глобальных тенденций.
Данные были взяты из файла 2021_population.csv, который содержит информацию о 232 странах, включая:
• Код страны (iso_code). • Название страны (country). • Население в 2021 и 2020 годах. • Площадь территории. • Плотность населения. • Темп роста населения. • Доля в мировом населении. • Рейтинг страны по численности населения.
Цели проекта
• Анализ данных: Изучить распределение населения, плотности и других показателей по странам. • Визуализация: Создать наглядные графики и карты для представления данных. • Выявление закономерностей: Определить взаимосвязи между различными показателями, такими как площадь страны и плотность населения. • Подготовка выводов: Сформулировать основные выводы на основе анализа.
Описание блоков кода
Загрузка и предварительная обработка данных
• Загрузка данных: Данные загружаются из CSV-файла с помощью pd.read_csv. • Переименование столбцов: Столбцы переименованы для удобства работы. • Очистка данных: Удалены лишние символы (запятые, sq_km, %), и данные преобразованы в числовой формат.
Вывод первых 10 строк данных
• Выводятся первые 10 строк данных для предварительного ознакомления.
Информация о данных
• Используется метод df.info () для получения общей информации о данных (типы данных, количество строк, пропущенные значения).
Описательная статистика
• Метод df.describe () выводит описательную статистику для числовых столбцов (среднее, минимум, максимум и т. д.).
Пропущенные значения
• Проверяется наличие пропущенных значений с помощью df.isnull ().sum ().
Обработка данных: категоризация плотности населения
• Создается новый столбец density_category, который классифицирует страны по плотности населения на категории: «Очень низкая», «Низкая», «Средняя», «Высокая», «Очень высокая», «Экстремальная».
Визуализация 1: Распределение стран по категориям плотности населения
• Построена столбчатая диаграмма, показывающая, сколько стран относится к каждой категории плотности.
Визуализация 2: Топ-10 стран по населению в 2021 году
• Построен горизонтальный барплот, отображающий 10 стран с наибольшим населением.
Визуализация 3: Соотношение площади и населения
• Построен scatterplot (точечная диаграмма), показывающий зависимость между площадью страны и её населением.
Визуализация 4: Мировая доля населения (интерактивная карта)
• Создана интерактивная карта мира, где цветом обозначена доля населения каждой страны в мировом населении.
Визуализация 5: Тепловая карта корреляции
• Построена тепловая карта, показывающая корреляцию между числовыми переменными.
Основные выводы
- Плотность населения: • Большинство стран имеют низкую или среднюю плотность населения. • Страны с экстремальной плотностью (например, Сингапур, Гонконг) — это небольшие города-государства.
- Крупнейшие страны по населению: • Китай и Индия лидируют по численности населения, на их долю приходится более 35% мирового населения.
- Соотношение площади и населения: • Площадь страны не всегда коррелирует с её населением. Например, Россия имеет огромную территорию, но относительно небольшое население.
- Мировая доля населения: • Население распределено неравномерно. Несколько крупных стран доминируют по численности.
- Корреляции: • Население страны в 2021 году сильно зависит от населения в 2020 году. • Плотность населения обратно пропорциональна площади страны.
Заключение
Этот проект позволил проанализировать демографические данные стран мира и выявить ключевые закономерности. Визуализации помогли наглядно представить распределение населения, плотности и других показателей. Полученные выводы могут быть полезны для дальнейшего изучения демографических тенденций и принятия решений в области социальной политики, урбанизации и планирования ресурсов.
