Pythonで統計データを扱う（というかグラフを描く）練習の続き。
積み上げ棒グラフを複数並べる方法について調べてみた。
積み上げ棒グラフの描画についてはこちら，並べて表示する方法についてはこちらを参考にさせていただきました。
データはe-Statより，
- 統計名:社会生活基本調査 平成28年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（全国） スポーツ
- 表番号:15-7
のうち，野球とサッカーの男女・年齢別競技人口を使用。
| 年齢 | 野球男 | 野球女 | サッカー男 | サッカー女 |
|---|---|---|---|---|
| 15～19歳 | 46 | 13 | 44 | 7 |
| 20～24歳 | 341 | 111 | 281 | 100 |
| 25～29歳 | 541 | 147 | 482 | 128 |
| 30～34歳 | 485 | 177 | 532 | 102 |
| 35～39歳 | 622 | 186 | 515 | 159 |
| 40～44歳 | 697 | 229 | 514 | 145 |
| 45～49歳 | 549 | 77 | 227 | 52 |
| 50～54歳 | 296 | 47 | 117 | 17 |
| 55～59歳 | 199 | 13 | 61 | 11 |
| 60～64歳 | 93 | 16 | 35 | 10 |
| 65～69歳 | 145 | 21 | 39 | 7 |
| 70～74歳 | 96 | 13 | 25 | 7 |
| 75～79歳 | 58 | 7 | 12 | 1 |
| 80～84歳 | 22 | 2 | 2 | 2 |
| 85歳以上 | 1 | 1 | 0 | 0 |
Python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'IPAPGothic'
df = pd.read_table('sports.tsv', index_col=0)
bb = df['野球男']
bg = df['野球女']
sb = df['サッカー男']
sg = df['サッカー女']
w = 0.3 # 棒グラフの幅
ind = np.arange(len(df)) # x方向の描画位置を決定するための配列
# 野球人口
plt.bar(ind, bb, width=w, color='b', label='野球:男')
btm = np.array(bb.values) # 積み上げ(底上げ)のためにデータを取得
plt.bar(ind, bg, width=w, bottom=btm, color='c', label='野球:女') # 男性データの上に積み上がるようbottomを設定
# サッカー人口
plt.bar(ind+w, sb, width=w, color='r', label='サッカー:男')
btm = np.array(sb.values)
plt.bar(ind+w, sg, width=w, bottom=btm, color='orange', label='サッカー:女') # グラフ幅の分だけ右にずらして描画
plt.subplots_adjust(bottom=0.2) # 下余白調整(default=0.1)
plt.xticks(ind+w/2, df.index, rotation=90) # x軸目盛の描画位置が2本の棒の間にくるように調整
plt.ylabel('人数(千人)')
plt.legend()
plt.show()
できあがったグラフはこちら。
- 色のせいか，ごちゃごちゃして見づらいグラフになる
- もっと簡単な方法は無いものか
- やっぱり40歳越えるとサッカーは厳しいのか
追記
わざわざbtmなんて変数用意しなくてもよかった。
Python
# 野球人口
plt.bar(ind, bb, width=w, color='b', label='野球:男')
plt.bar(ind, bg, width=w, bottom=bb.values, color='c', label='野球:女')
# サッカー人口
plt.bar(ind+w, sb, width=w, color='r', label='サッカー:男')
plt.bar(ind+w, sg, width=w, bottom=sb.values, color='orange', label='サッカー:女')