• 基礎數據分析-2026

人均GDP與HDI

• 講義

• 世界GDP資料下載(gdp_world2024.csv)

  世界人口數資料下載(population_world2024.csv)

  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 CSV 檔案
  df_hdi = pd.read_csv('HDI2023.csv')
  df_gdp = pd.read_csv('gdp_world2024.csv')
  df_pop = pd.read_csv('population_world2024.csv')
  
  # 2. 定義國家對照表 (用於處理不同檔案中的名稱差異)
  # name: 顯示用中文名, gdp_name: GDP/Pop 檔案中的名稱, hdi_name: HDI 檔案中的名稱
  目標國家 = [
      {'name': '日本', 'gdp_name': 'Japan', 'hdi_name': 'Japan'},
      {'name': '南韓', 'gdp_name': 'Korea, Rep.', 'hdi_name': 'South Korea'},
      {'name': '中國', 'gdp_name': 'China', 'hdi_name': 'China'},
      {'name': '美國', 'gdp_name': 'United States', 'hdi_name': 'United States'}
  ]
  
  目標年份 = '2023'
  country_labels = []
  avg_gdp_list = []
  hdi_list = []
  
  # 3. 提取資料並計算
  for c in 目標國家:
      # 提取 GDP (從 gdp_world2024.csv)
      gdp_val = df_gdp[df_gdp['Country Name'] == c['gdp_name']][目標年份].values[0]
         
      # 提取 人口 (從 population_world2024.csv)
      pop_val = df_pop[df_pop['Country Name'] == c['gdp_name']][目標年份].values[0]
          
      # 提取 HDI (從 HDI2023.csv)
      hdi_val = df_hdi[(df_hdi['Entity'] == c['hdi_name']) & 
                           (df_hdi['Year'] == int(目標年份))]['Human Development Index'].values[0]
          
      # 計算人均 GDP 並存入列表
      country_labels.append(c['name'])
      avg_gdp_list.append(gdp_val / pop_val)
      hdi_list.append(hdi_val)
  
  # 4. 繪製雙軸圖表
  # Trace 1: 人均 GDP (左軸 - 長條圖)
  trace1 = go.Bar(
      x = country_labels,
      y = avg_gdp_list,
      name = '人均 GDP (美元)',
      marker = dict(color='rgba(55, 128, 191, 0.7)')
  )
  
  # Trace 2: HDI 指數 (右軸 - 折線圖)
  trace2 = go.Scatter(
      x = country_labels,
      y = hdi_list,
      name = '人類發展指數 (HDI)',
      mode = 'lines+markers',
      yaxis = 'y2',
      marker = dict(color='rgb(219, 64, 82)', size=10)
  )
  
  traces = [trace1, trace2]
  
  # 5. 設定雙軸 Layout
  layout = go.Layout(
      title = f'{目標年份} 年各國人均 GDP 與 HDI 比較',
      xaxis = dict(title='國家'),
      yaxis = dict(
          title = '人均 GDP (USD)',
          titlefont = dict(color='green'),
          tickfont = dict(color='green')
      ),
      yaxis2 = dict(
          title = 'HDI 指數',
          titlefont = dict(color='blue'),
          tickfont = dict(color='blue'),
          overlaying = 'y',
          side = 'right',
          range = [0.7, 1.0] # 固定範圍方便觀察差異
      ),
      legend = dict(x=1.1, y=1),
      template = 'plotly_white'
  )
  
  # 6. 組合並顯示
  fig = go.Figure(traces, layout=layout)
  fig.show()

  執行結果