• 基礎數據分析-2026

人口金字塔

• 講義

• 台灣2024年各年齡層人口(population_taiwan_group2024_5year.csv)

  import pandas as pd
  import plotly.graph_objs as go
  import plotly.io as pio
  
  # 針對 Colab 的顯示設定
  pio.renderers.default = 'colab'
  
  # 1. 讀取資料 (使用2024年人口以五歲為區間的資料)
  df = pd.read_csv('population_taiwan_groups2024_5year.csv')
  
  # 2. 準備繪圖數據
  y軸標籤 = df['Age_Group']    # 年齡層標籤 (0-4, 5-9...)
  男性資料 = df['Male']       # 男性人數
  女性資料 = df['Female'] * -1 # 女性人數取負值，往左延伸
  
  # 3. 建立圖表
  trace_men = go.Bar(
      y = y軸標籤,
      x = 男性資料,
      orientation = 'h',
      name = '男性',
      hoverinfo = 'text+name',
      # 懸停顯示時將負數轉回正數顯示
      text = df['Male'].apply(lambda x: f'{x:,}'), 
      marker = dict(color = 'powderblue')
  )
  
  trace_women = go.Bar(
      y = y軸標籤,
      x = 女性資料,
      orientation = 'h',
      name = '女性',
      # 懸停顯示時將負數轉回正數顯示
      text = df['Female'].apply(lambda x: f'{x:,}'), 
      hoverinfo = 'text+name',
      marker = dict(color = 'seagreen')
  )
  traces = [trace_men, trace_women]
  
  # 4. 建立 Layout
  layout = go.Layout(
      title = '2024 年臺灣人口金字塔 (五歲年齡組)',
      barmode = 'overlay', # 讓兩組長條圖重疊在中間線兩側
      xaxis = dict(
          title = '人數',
          # 設定 X 軸刻度顯示為正數
          tickvals = [-1000000, -500000, 0, 500000, 1000000],
          ticktext = ['1M', '0.5M', '0', '0.5M', '1M']
      ),
      yaxis = dict(title = '年齡區間'),
      bargap = 0.1 # 條形圖間距
  )
  
  # 5. 組合並顯示
  fig = go.Figure(traces, layout=layout)
  fig.show()

  執行結果