world bankのデータを視覚化(2)

#概要
　前回に引き続いてworld bankからのグラフの書き方である。
　今回はpandasの使い方もちょっとウンチクしてみようか・・

#まずはサンプル
　
　今回は、このグラフである。
　簡単かと思うんだが、けっこう悩んだ。プログラムはこんな感じ
　

coding:utf-8
import wbdata
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
cc = ["CHN"]
ic = {"TX.VAL.TRVL.ZS.WT":"travel","TX.VAL.TRAN.ZS.WT":"trans","TX.VAL.INSF.ZS.WT":"insulance",
"TX.VAL.OTHR.ZS.WT":"other"}
df = wbdata.api.get_dataframe(ic,country=cc,convert_date=False)
ic1={'TX.VAL.SERV.CD.WT':'service'}
df2 = wbdata.api.get_dataframe(ic1,country=cc,convert_date=False)
dfu00 = df2.unstack(0)
dfu0 = dfu00.unstack(0)
dfu = df.unstack(level=0)
dfu2 = dfu.unstack(0)
dfu3 = pandas.DataFrame(dfu0.values*dfu2.values/100,columns=dfu2.columns,index=dfu2.index)
dfu3[["travel","trans","insulance","other"]].sort_index(0)['1970':'2016'].plot(stacked=True);
plt.legend(loc='best');
plt.title("us goods element")
plt.show()

#ウンチク箇所
　今回は４つの指標を取り出して、その合計を計算しているグラフで
ある。
　.plot(stacked=True)というので簡単にできる。
　
　そして、その４つの指標が％なので、合計数と掛け算をしないといけない。
　そこが、

dfu3 = pandas.DataFrame(dfu0.values*dfu2.values/100,columns=dfu2.columns,index=dfu2.index)

というところである。

また、unstackを２回実施するというのも、ちょっとコツである。

#unstackの意味
ここは、pandasのseriesというデータ形式の問題である。

wbdata.api.get_dataframe
では、seriesという形式でdataframeに格納する。

っで、seriesというのはなんだ？というと、１次元の配列である。
簡単にいうと、以下のような構造で格納する

travel CHI   1960 v1
             1961 v2
             1962 v3
             ・・
　　　　　　  2016 v56
trans CHI   1960 vv1
            1961 vv2
            1962 vv3
            ・・
　　　　　　 2016 vv56

列としては１列しかなく、travel,CHI,1960というのは、行のラベルの意味しかないということになる。
この「行のラベル」をindexというデータで表現しているのが、sereisである。

まあ、簡単にいうと、データを縦に並べただけということである。

そこで、unstackをするとまずは、CHIが列になる。
普通は、国別にグラフを書くので、unstackは１回だが、今回は国別
ではなく、"travel","trans","insulance","other"を列に
したいので、２回のunstackが必要であるということである。

わかったかなあ？

#そういえば・・
プログラムはcc=["CHN"]になっているが、グラフと同じにするにはUSにしないと同じにならないので念のため