基于Python的世界各国GDP和人口数量等数据的基本操作及可视化

原创 于 2025-05-28 08:46:16 发布 · 340 阅读 · 3 ·
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#python #世界各国GDP #和人口数量等数据 #的基本操作及可视化 #课程设计 #代码 #报告

目录
1 问题描述 2
2 需求分析 2
2.1 数据需求 2
2.2 功能需求 2
2.3 非功能需求 2
3 概要设计 3
3.1抽象数据类型 3
3.2 总体设计 3
3.3 功能模块设计 4
3.4 用户界面设计 4
4 详细设计及系统实现 4
4.1 存储结构 4
4.2 核心算法 4
4.3 各功能实现 5
5 系统调试分析 10
6 课程设计总结 12
参考文献 12
附录：源码以及其它相关材料 13

2 需求分析
本系统的目标是搜集相关国家往年的GDP情况并以合适的形式显示数据（如折线图、饼图等）并计算相关指标（如GDP增速、人均GDP、GDP各项占比），然后通过分析影响GDP的各项指标及各行业对GDP的贡献占比，对未来发展提出建设性意见，如通过预测下一年的GDP各行占比来调整行业结构；下一年政府在各行业的投资占比等。
2.1 数据需求
本系统需要将从互联网站上或搜索引擎中获取的GDP相关各项数据作为输入数据，如第一、二、三产业对GDP的贡献率等，数据包含较大的整数和带小数点的百分比数。而输出数据则是以图中的以及表格中的数据来输出。
2.2 功能需求
本系统功能包括四个模块：
输入模块：从文件或直接从网站上读取相关信息；
输出模块：以多种形式保存结果（如以饼图、柱状图、折线图等显示各行业对GDP的贡献、根据相关数据预测的结果等）；
显示模块：实现可视化系统；
预测模块：使用数据计算参数（如GDP增长率、人均GDP等），并根据计算的参数对下一年的发展情况作出预测（如下一年的GDP、政府下一年在某一行业的支出等）。

 各功能模块实现
输入模块：“readSheetInExcel”
import pandas as pd


def read_sheet_columns_to_dict(file_path, sheet_name, column1_name, column2_name):
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
column1_data = df[column1_name].tolist()
column2_data = df[column2_name].tolist()
data_dict = {}
data_dict[column1_name] = column1_data
data_dict[column2_name] = column2_data

    return data_dict



if __name__ == "__main__":
    excel_file_path = "gdp.xlsx"
    sheet_name = "中国"  
    column1_name = "year"  
    column2_name = "GDP"  

    result_dict = read_sheet_columns_to_dict(excel_file_path, sheet_name, column1_name, column2_name)
    print(result_dict)


输出模块：“chinaView、usaView、indeaView、FranchView”（以chinaView为例，包含菜单设计）
import tkinter as tk
import functools

import makePlot


class ChinaWindow(tk.Toplevel):
    
    def __init__(self, parent, data_frame):
        super().__init__(parent)
        self.title("中国")
        self.geometry("600x400")
        self.label = tk.Label(self, text="中国自 2000 年到 2022 年 GDP 情况")
        self.label.pack(pady=20)

        data_frame1 = data_frame[0]
        data_frame2 = data_frame[1]
        data_frame3 = data_frame[2]
        data_frame4 = data_frame[3]
        data_frame5 = data_frame[4]
        data_frame6 = data_frame[5]

        ChinaWindow.year_gdp(self, data_frame1)
        ChinaWindow.year_persongdp(self, data_frame2)
        ChinaWindow.year_gdpworld(self, data_frame3)
        ChinaWindow.year_one(self, data_frame4)
        ChinaWindow.year_two(self, data_frame5)
        ChinaWindow.year_three(self, data_frame6)

    def year_gdp(self, data_frame):
        self.gdp_button = tk.Button(self, text="全国GDP情况", command=functools.partial(makePlot.create_line_chart, data_frame))
        self.gdp_button.pack(pady=10)

    def year_persongdp(self, data_frame):
        self.gdp_button = tk.Button(self, text="人均GDP情况", command=functools.partial(makePlot.create_line_chart, data_frame))
        self.gdp_button.pack(pady=10)

    def year_gdpworld(self, data_frame):
        self.gdp_button = tk.Button(self, text="GDP占全世界情况", command=functools.partial(makePlot.create_line_chart, data_frame))
        self.gdp_button.pack(pady=10)

    def year_one(self, data_frame):
        self.first_button = tk.Button(self, text="第一产业GDP", command=functools.partial(makePlot.create_line_chart, data_frame))
        self.first_button.pack(pady=10)

    def year_two(self, data_frame):
        self.second_button = tk.Button(self, text="第二产业GDP", command=functools.partial(makePlot.create_line_chart, data_frame))
        self.second_button.pack(pady=10)

    def year_three(self, data_frame):
        self.thirdly_button = tk.Button(self, text="第三产业GDP", command=functools.partial(makePlot.create_line_chart, data_frame))
        self.thirdly_button.pack(pady=20)

“duibiFranch、duibiIndea、duibiUsa”（对比，以duibiFranch为例，包含菜单设计）
import tkinter as tk
import functools

import makeBar


class duibiWindow(tk.Toplevel):
    
    def __init__(self, parent, data_frame):
        super().__init__(parent)
        self.title("对比法国")
        self.geometry("600x400")
        self.label = tk.Label(self, text="中国对比法国自 2000 年到 2022 年 GDP 情况")
        self.label.pack(pady=20)

        data_frame1 = data_frame[0]
        data_frame2 = data_frame[1]
        data_frame3 = data_frame[2]
        data_frame4 = data_frame[3]
        data_frame5 = data_frame[4]
        data_frame6 = data_frame[5]

        data_frame11 = data_frame[6]
        data_frame21 = data_frame[7]
        data_frame31 = data_frame[8]
        data_frame41 = data_frame[9]
        data_frame51 = data_frame[10]
        data_frame61 = data_frame[11]

        data_frame1_ = [data_frame1, data_frame11]
        data_frame2_ = [data_frame2, data_frame21]
        data_frame3_ = [data_frame3, data_frame31]
        data_frame4_ = [data_frame4, data_frame41]
        data_frame5_ = [data_frame5, data_frame51]
        data_frame6_ = [data_frame6, data_frame61]

        

        duibiWindow.year_gdp(self, data_frame1_)
        duibiWindow.year_persongdp(self, data_frame2_)
        duibiWindow.year_gdpworld(self, data_frame3_)
        duibiWindow.year_one(self, data_frame4_)
        duibiWindow.year_two(self, data_frame5_)
        duibiWindow.year_three(self, data_frame6_)

    def year_gdp(self, data_frame):
        self.gdp_button = tk.Button(self, text="对比全国GDP情况", command=functools.partial(makeBar.create_bar_chart, data_frame))
        self.gdp_button.pack(pady=10)

    def year_persongdp(self, data_frame):
        self.gdp_button = tk.Button(self, text="对比人均GDP情况", command=functools.partial(makeBar.create_bar_chart, data_frame))
        self.gdp_button.pack(pady=10)

    def year_gdpworld(self, data_frame):
        self.gdp_button = tk.Button(self, text="对比GDP占全世界情况", command=functools.partial(makeBar.create_bar_chart, data_frame))
        self.gdp_button.pack(pady=10)

    def year_one(self, data_frame):
        self.first_button = tk.Button(self, text="对比第一产业GDP情况", command=functools.partial(makeBar.create_bar_chart, data_frame))
        self.first_button.pack(pady=10)

    def year_two(self, data_frame):
        self.second_button = tk.Button(self, text="对比第二产业GDP情况", command=functools.partial(makeBar.create_bar_chart, data_frame))
        self.second_button.pack(pady=10)

    def year_three(self, data_frame):
        self.thirdly_button = tk.Button(self, text="对比第三产业GDP情况", command=functools.partial(makeBar.create_bar_chart, data_frame))
        self.thirdly_button.pack(pady=20)


显示模块：“makebar”
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


def create_bar_chart(df):
    df1 = df[0]
    df2 = df[1]
    
    # 从 DataFrame 获取列名
    columns_df1 = df1.columns.tolist()
    columns_df2 = df2.columns.tolist()

    # 确定排除第一列后的列名列表
    x_column = columns_df1[0]
    columns_df1 = columns_df1[1:]
    columns_df2 = columns_df2[1:]

    # 设置柱状图的宽度
    width = 0.4

    # 构造柱状图
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    x_df1 = range(len(df1))
    x_df2 = [x + width for x in range(len(df2))]
    for i, column_name in enumerate(columns_df1):
        plt.bar(x_df1, df1[column_name], width=width, label='china')
        plt.bar(x_df2, df2[column_name], width=width, label='country')

    # 设置 x 轴的刻度
    x_ticks = [x + width / 2 for x in range(len(df1))]
    plt.xticks(x_ticks, df1[x_column])

    # 添加图例
    plt.legend()

    # 添加标题和轴标签
    plt.title('Comparison of Two DataFrames')
    plt.xlabel(x_column)
    plt.ylabel('Values')

    # 显示柱状图
    plt.show()

“makePlot”
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def create_line_chart(data_frame):

    cn = []
    for column_name, column_data in data_frame.items():
        cn.append(column_name)
    

    data_frame.plot(x=cn[0], y=cn[1], kind='line', figsize=(10, 6))  
    plt.title('Line Chart')  
    plt.xlabel(cn[0])  
    plt.ylabel(cn[1])  
    plt.grid(True)  
    plt.legend()  
    plt.show()  

“makePipe”（未完成）
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def create_pie_chart_from_data(data_frame):

    categories = data_frame['Category']
    values = data_frame['Value']


    plt.figure(figsize=(8, 8))  
    plt.pie(values, labels=categories, autopct='%1.1f%%')  
    plt.title('Pie Chart')  
plt.show()

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