• 基礎數據分析-2026

HDI人類發展指數

• 講義

• 世界HDI指數(HDI2023.csv)

  import pandas as pd
  import plotly.graph_objs as go
  import plotly.io as pio
  
  # 初始化 Colab 顯示模式
  pio.renderers.default = 'colab'
  
  # 1. 讀取資料
  df = pd.read_csv('HDI2023.csv')
  
  # 2. 定義目標國家 (對應 CSV 內的 Entity 名稱)
  # 注意：美國在資料中叫 'United States'，南韓叫 'South Korea'
  目標國家 = {
      'Japan': '日本',
      'South Korea': '南韓',
      'China': '中國',
      'United States': '美國'
  }
  
  traces = []
  
  # 3. 建立各國的折線資料
  for english_name, chinese_name in 目標國家.items():
      # 篩選該國家的資料
      country_data = df[df['Entity'] == english_name]
      
      # 建立折線圖軌跡
      trace = go.Scatter(
          x = country_data['Year'],
          y = country_data['Human Development Index'],
          mode = 'lines+markers',
          name = chinese_name
      )
      traces.append(trace)
  
  # 4. 設定佈局
  layout = go.Layout(
      title = '1990-2023 各國人類發展指數 (HDI) 趨勢比較',
      xaxis = {'title': '年份', 'dtick': 5}, # 每隔5年顯示一個刻度
      yaxis = {'title': 'HDI 指數'},
      hovermode = 'closest',
      template = 'plotly_white'
  )
  
  # 5. 顯示圖表
  fig = go.Figure(data=traces, layout=layout)
  fig.show()

  執行結果