Datei:Animierte_Altersstruktur_Deutschland.gif
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Animierte_Altersstruktur_Deutschland.gif (700 × 500 Pixel, Dateigröße: 595 KB, MIME-Typ: image/gif, Endlosschleife, 252 Bilder, 16 s)
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Beschreibung
BeschreibungAnimierte Altersstruktur Deutschland.gif |
Deutsch: Animierte Altersstruktur von Deutschland (1970 - 2020). Links Männer, Rechts Frauen. X-Achse ist der prozentuale Anteil (somit bleibt die farbige Fläche immer gleich groß), Y-Achse das Alter. Daten: Statistisches Bundesamt 12411-0007 (Flatfile) Lineare Interpolation von Werten innerhalb eines Jahres (zur flüssigeren Anzeige). Bis 1989: Früheres Bundesgebiet |
Datum | |
Quelle | Eigenes Werk |
Urheber | Laserlicht |
Andere Versionen |
![]() |
Code
# %%
import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.read_csv("12411-0007_flat.csv", sep = ";", encoding="cp1252", parse_dates=['Zeit'], date_parser=lambda x: datetime.strptime(x, "%d.%m.%Y"))
df
# %%
import numpy as np
df_geschl = df.pivot_table(values='BEVSTD__Bevoelkerungsstand__Anzahl', index=['Zeit', '3_Auspraegung_Label', '4_Auspraegung_Label'], aggfunc=np.sum)
df_geschl.columns = ["Anzahl"]
df_geschl.index = df_geschl.index.set_levels(df_geschl.index.levels[2].str.replace("-Jährige" , "").str.replace("unter 1 Jahr" , "0").str.replace("85 Jahre und mehr" , "100"), level=2)
df_geschl = df_geschl.drop('Insgesamt', axis=0, level=2)
df_geschl.index = df_geschl.index.remove_unused_levels()
df_geschl.index.names = ["Zeit", "Geschlecht", "Altersgruppe"]
df_geschl.index = df_geschl.index.set_levels(df_geschl.index.levels[2].astype(int), level=2)
df_geschl = df_geschl.sort_index(axis=0, level=[0, 1, 2], ascending=[True, True, True])
df_geschl
# %%
male = {x.year:df_geschl.xs("männlich", level='Geschlecht', drop_level=True).xs(x, level='Zeit', drop_level=True)["Anzahl"].tolist() for x in list(dict.fromkeys(df_geschl.index.get_level_values(0)))}
female = {x.year:df_geschl.xs("weiblich", level='Geschlecht', drop_level=True).xs(x, level='Zeit', drop_level=True)["Anzahl"].tolist() for x in list(dict.fromkeys(df_geschl.index.get_level_values(0)))}
groups = list(dict.fromkeys(df_geschl.index.get_level_values(2)))
years = list(male.keys())
# %%
import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo
from scipy import interpolate
import imageio as iio
import os
from IPython.display import Image
images = []
print(len(years))
print(len(female))
aa=[v[0] for k, v in female.items()]
#Interpolation Beginn (auskommentieren zum deaktivieren)
years_new = np.arange(years[0], years[-1], 0.2)
female_new = {k:[] for k in years_new}
male_new = {k:[] for k in years_new}
for i, _ in enumerate(female[2000]):
f_female = interpolate.interp1d(years, [v[i] for k, v in female.items()])
female_new_tmp = dict(zip(years_new, f_female(years_new)))
f_male = interpolate.interp1d(years, [v[i] for k, v in male.items()])
male_new_tmp = dict(zip(years_new, f_male(years_new)))
female_new = {k:v + [female_new_tmp[k]] for k, v in female_new.items()}
male_new = {k:v + [male_new_tmp[k]] for k, v in male_new.items()}
years = years_new
male = male_new
female = female_new
#Interpolation Ende
for year in years:
female_np = np.array(female[year])
male_np = np.array(male[year])
female_pct = (female_np / (male_np.sum() + female_np.sum())) * 100
male_pct = (male_np / (male_np.sum() + female_np.sum())) * 100
y = groups[:-1]
xtick = list([])
layout = go.Layout(yaxis=go.layout.YAxis(title='Alter'),
xaxis=go.layout.XAxis(
range=[-1, 1],
tickvals=xtick,
ticktext=[str(abs(x)) for x in xtick],
title=int(year+0.2)),
barmode='overlay',
bargap=0.0,
margin=go.layout.Margin(
l=10, #left margin
r=0, #right margin
b=10, #bottom margin
t=50, #top margin
),
showlegend=False,
paper_bgcolor='rgba(255,255,255,255)',
plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
font_size=15,
title_text="Alterspyramide (prozentual) in (West-)Deutschland 1970 - 2020", title_x=0.52)
data = [go.Bar(y=y,
x=-male_pct[:-1],
orientation='h',
name='Männer',
hovertext=male_pct[1:-1],
hoverinfo='x',
marker=dict(color='royalblue', line=dict(width=0))
),
go.Bar(y=y,
x=female_pct[:-1],
orientation='h',
name='Frauen',
hovertext=female_pct[1:-1],
hoverinfo='text',
marker=dict(color='crimson', line=dict(width=0))
)]
fig = go.Figure(dict(data=data, layout=layout))
fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#eeeeee')
img_bytes = fig.to_image(format="png")
images.append(iio.imread(img_bytes, '.png'))
#open("img_alter/" + str(year) + ".png", 'wb').write(img_bytes)
#fig.show()
iio.mimsave('vid.gif', images, duration=0.2 / 5)
os.system("convert -delay 200 'vid.gif[0]' -delay " + str(20 / 5) + " vid.gif -delay 400 'vid.gif[" + str(len(images)-1) + "]' -coalesce -layers Optimize video.gif")
#Image(url='vid.gif')
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13. Februar 2022
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