Stacked Bar (kaggle in East-Asia)

World Vs East Asia

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##python을 이용한 plotly Library로 plot 그리기

subplots 를 이용하여 다중 그래프를 그려 보자.

python Library Import

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt

import plotly.io as pio
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import plotly.figure_factory as ff
from plotly.subplots import make_subplots
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot
init_notebook_mode(connected=True)
pio.templates.default = "none"
# import plotly.offline as py
# py.offline.init_notebook_mode()

import os
for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'):
    for filename in filenames:
        print(os.path.join(dirname, filename))

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

data import

df17= pd.read_csv("/kaggle/input/kaggle-survey-2017/multipleChoiceResponses.csv", encoding="ISO-8859-1")
df18= pd.read_csv("/kaggle/input/kaggle-survey-2018/multipleChoiceResponses.csv", )
df19= pd.read_csv("/kaggle/input/kaggle-survey-2019/multiple_choice_responses.csv", )
df20= pd.read_csv("/kaggle/input/kaggle-survey-2020/kaggle_survey_2020_responses.csv", )
df21= pd.read_csv("/kaggle/input/kaggle-survey-2021/kaggle_survey_2021_responses.csv", )

data frame 전처리

i) Q3를 기준으로 EastAsia에 속하는 나라만 연도별로 뽑아냅니다.

df21_Ea=df21[df21['Q3'].isin(EastAsia21)]
Ea21= (
    df21_Ea['Q3'].value_counts().to_frame()
    .reset_index().rename(columns={'index':'Country', 'Q3':'21'}))


df20_Ea=df20[df20['Q3'].isin(EastAsia)]
Ea20= (
    df20_Ea['Q3'].replace('Republic of Korea','South Korea')
    .value_counts().to_frame().reset_index()
    .rename(columns={'index':'Country', 'Q3':'20'}))


df19_Ea=df19[df19['Q3'].isin(EastAsia)]
Ea19= (df19_Ea['Q3'].replace('Republic of Korea','South Korea')
       .value_counts().to_frame().reset_index()
       .rename(columns={'index':'Country', 'Q3':'19'}))


df18_Ea=df18[df18['Q3'].isin(EastAsia)]
Ea18= (df18_Ea['Q3'].replace('Republic of Korea','South Korea')
       .value_counts().to_frame().reset_index()
       .rename(columns={'index':'Country', 'Q3':'18'}))
Ea18.value_counts()
#df18 열에 taiwan = 0을 추가 해야 합니다. 


df17_Ea = df17[df17['Country'].isin(EastAsia)]
Ea17= (df17_Ea['Country'].replace("People 's Republic of China",'China')
       .value_counts().to_frame().reset_index()
       .rename(columns={'index':'Country', 'Country':'17'}))

ii) data를 합쳐서 하나의 dataframe으로 만들음.

이 과정에서 pd.merge()를 사용 해 주었기 때문에 18’ taiwan data가 Nan으로 추가 되었다.

fig = go.Figure(data=[
    go.Bar(name='2017', x=df5years['Country'], y=df5years['17']),
    go.Bar(name='2018', x=df5years['Country'], y=df5years['18']),
    go.Bar(name='2019', x=df5years['Country'], y=df5years['19']),
    go.Bar(name='2020', x=df5years['Country'], y=df5years['20']),
    go.Bar(name='2021', x=df5years['Country'], y=df5years['21'])
])

fig.show()

#Change the bar mode
fig.update_layout(barmode='stack', title='연도별 동아시아 Kaggle 사용자수'
                  )

• stacked bar로 할까말까 고민중.

• dictation 할 때 까지만 해도 bar 그래프 그리는 것이 뭐그리 어렵겠나? 했다.
• 그냥 복사 붙여넣기로 만드려고 했는데
• 그게 참 안되네 ㅂㄷㅂㄷ

df5years_ =df5years.transpose()
df5years_= df5years_.iloc[1:]

fig2 = go.Figure(data=[
    go.Bar(name='China', x=years, y=df5years_[0]),
    go.Bar(name='Japan', x=years, y=df5years_[1]),
    go.Bar(name='Taiwan', x=years, y=df5years_[2]),
    go.Bar(name='South Korea', x=years, y=df5years_[3]),
])





fig2.show()

• 축 reverse로 할까말까 고민중.
• 어떤게 더 잘 보여 줄 수 있을까 … ㅜㅜ