Pandas

Datenvisualisierung mit Python und Bokeh — Baugenehmigungen in Kiel

Baugenehmigungen für Wohnungen in Kiel

In diesem Tutorial möchte ich zeigen, wie in Python mit der Bokeh-Bibliothek Daten visualisiert werden können. Der Datensatz liegt als CSV-Datei vor, die mit requests aus dem Internet geladen wird. Als Ergebnis erhält man eine HTML-Datei. Bei den Daten handelt es sich um Baugenehmigungen in Kiel (1988-2023). Die CSV-Daten werden mit Pandas gelesen, um anschließend mithilfe von Bokeh als Liniendiagramm … Weiterlesen …

Umfrageergebnisse zur Sonntagswahl als Balkendiagramm darstellen

Ergebnis der Sonntagsumfrage zum 14.01.2024

Seit einiger Zeit habe ich in diesem Blog kein Matplotlib/Pandas-Beispiel mehr veröffentlicht. Zeit, dies nun nachzuholen. In diesem Beispiel geht es darum, mit Pandas folgende JSON-Datei zu lesen: Diese Daten sollen anschließend als Balkendiagramm visualisiert werden. Bei diesem Datensatz handelt es sich übrigens um die Umfrageergebnisse zur sogenannten Sonntagswahl (14. Januar 2024), veröffentlicht vom ZDF-Politbarometer. Beginnen wir damit die erforderlichen … Weiterlesen …

Python & Matplotlib – Sozialhilfeaufwendungen in Kiel

Zum Github-Repository Kiel_Open_Data ist ein weiteres Projekt hinzugekommen. Diesmal geht es um die Darstellung der Sozialhilfeaufwendungen in Kiel. Dazu gibt es im Open-Data-Portal der Stadt Kiel einige Zahlen. In diesem Beispiel habe ich aber lediglich die Aufwendungen zur Grundsicherung im Zeitraum von 2010 bis 2021 als Liniendiagramm dargestellt. Um dies umsetzen zu können, müssen folgende Module installiert werden: Der Code … Weiterlesen …

Excel-Datei mit Pandas erstellen

Anzahl der Studierenden in Kiel als Liniendiagramm

Mit Pandas können nicht nur unterschiedliche Dateiformate gelesen werden, es ist auch möglich einen Datensatz (DataFrame) als Excel-Datei zu speichern. Dies erledigt eine Zeile Code: Darüber hinaus versteht sich Pandas aber auch noch mit weiteren Dateiformaten: Betrachten wir dies an einem Beispiel. Nachfolgende Zeilen Code rufen Daten mit requests ab und lesen den Datensatz (CSV-Format) mit pd.read_csv(). Als Ergebnis erhalten … Weiterlesen …