数据统计分析和可视化碳达峰、碳中和

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创作者 | 俊欣

由来 | 有关数据统计分析和可视化

碳达峰、碳中和是政府在2021年持续注重和十分重视的事，那样什么叫碳达峰，什么叫碳中和呢？这儿小编就给大家科普一下，所说碳达峰就是指二氧化碳排放，二氧化碳排放不会再做到最高值，随后逐步降低。

碳中和主要是指、个人或团队在一定时间内直接和间接所产生的温室气体的排放总产量，根据植绿护绿、节能降耗等方式相抵二氧化碳排放，完成二氧化碳零排放。

今天我就就拿Python使我们制作一个可视化的显示屏，使我们体会到近百年来二氧化碳排放的态势及其它对于我们的生活环境的作用。

英国牛津大学著名教授创办的网址用数据探索世界引用的当地可视化大屏幕数据信息(Our World in Data，收益各科的信息，包含环境卫生、食品类、收入增加和分派、电力能源、文化教育、自然环境等领域的分析与可视化展现，十分全方位，元数据开放Github之中

导进必须所使用的模块：

此次我们要用了streamlit该模块根据制做可视化大屏幕Python可视化专用工具一开始是为机器学习算法和计算机科学精英团队研发的。与此同时，大家使用这些plotly.express模块制作多种数据图表，因而数据图表具备互动性，pandas模块获取数据：

随后我们将要制做全部可视化大屏幕，最先确定可视化大屏幕的规划，如图所示：

最后我们撰写每一个规划的编码，最先看到的就是文章标题一部分，我们可以通过streamlit模块之中的markdown方法能够实现。

随后依据上述设计布局，大家编写代码：

我们在这里使用columns此方法将网页页面均匀的分为几列，并做出特定总宽，自然，每列中间也要留有一点空隙，从艺术美学的角度看，因此有自变量space总宽1间隙相匹配:

最后我们制作分离的每一个区域内的数据图表，角的游戏地图，大家使用plotly.express之中的choropleth除此之外，我们可以通过调用方法加了时间线streamlit模块之中的slider完成方式：

比如，右上方的折线统计图又被调用plotly.express模块完成，多选框调用streamlit模块之中的multiselect方法，编码如下所示：

如图所示：

从上图能够得知，美国和加拿大的二氧化碳排放量一直很高，超过欧盟国家、英国和中国等重要经济大国。自然，近些年，世界各国政府部门也十分重视这一问题，并建立了对应的节能减排措施。