• 基礎數據分析12堂課

各國GDP比較

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  from google.colab import files
  data = files.upload()

  臺灣GDP資料

  世界各國GDP資料

  import numpy as np
  import pandas as pd
  import csv
  # 匯入plotly套件，以便繪製視覺化圖形
  from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
  import plotly.graph_objs as go
  
  
  data1 = pd.read_csv('gdp_taiwan.csv')
  data2 = pd.read_csv('gdp_world.csv')
  
  Taiwan = data1.loc[0]
  country = data2.loc[117]
  
  print(country)
  
  years = np.linspace(1960, 2017, 58) # 製造從 1960 至 2017 的年
  
  trace1 = go.Scatter(
      x = years,
      y = Taiwan*1000000,
      mode = 'lines+markers',
      name = '臺灣'
  )
  
  trace2 = go.Scatter(
      x = years,
      y = country,
      mode = 'lines+markers',
      name = '日本'
  )
  
  data = [trace1, trace2]
  
  iplot(data, filename='scatter-mode')

   

   

  

  臺灣(Taiwan)

  1. 古巴(Cuba)
  2. 挪威(Norway)
  3. 澳洲(Australia)
  4. 瑞士(Switzerland)
  5. 德國(Germany)
  6. 丹麥(Denmark)
  7. 荷蘭(Netherlands)
  8. 新加坡(Singapore)
  9. 加拿大(Canada)
  10. 美國(United States)
  11. 瑞典(Sweden)
  12. 西班牙(Spain)
  13. 南韓(Korea)
  14. 俄羅絲(Russia)
  15. 墨西哥(Mexico)
  16. 芬蘭(Finland)
  17. 巴西(Brazil)
  18. 法國(France)
  19. 阿富汗(Afghanistan)
  20. 馬來西亞(Malaysia)
  21. 印度(India)
  22. 英國(United Kingdom)
  23. 中國(China)
  24. 菲律賓(Philippines)
  25. 印尼(Indonesia)
  26. 泰國(Thailand)
  27. 紐西蘭(New Zealand)
  28. 秘魯(Peru)
  29. 智利(Chile)
  30. 卡達(Qatar)
  31. 盧森堡(Luxembourg)
  32. 孟加拉(Bangladesh)
  33. 伊朗(Iran)
  34. 肯亞(Kenya)
  35. 南非(South Africa)
  36. 以色列(Israel)
  37. 斯里蘭卡(Sri Lanka)
  38. 葉門(Yemen)
  39. 坦尚尼亞(Tanzania)
  40. 模里西斯(Mauritius)