Python 使用FuncAnimation设置Seaborn气泡图的动画

我有一个数据集，其中包含了不同时期每个国家的收入和预期寿命。在1800年，它看起来是这样的：

我想制作一张动画图表，展示预期寿命和收入随时间的变化（从1800年到2019年）。 以下是我到目前为止关于静态绘图的代码：

import matplotlib
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 7))

chart = sns.scatterplot(x="Income",
                        y="Life Expectancy",
                        size="Population",
                        data=gapminder_df[gapminder_df["Year"]==1800],
                        hue="Region", 
                        ax=ax,
                        alpha=.7,
                        sizes=(50, 3000)
                       )

ax.set_xscale('log')
ax.set_ylim(25, 90)
ax.set_xlim(100, 100000)

scatters = [c for c in ax.collections if isinstance(c, matplotlib.collections.PathCollection)]

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles[:5], labels[:5])

def animate(i):
    data = gapminder_df[gapminder_df["Year"]==i+1800]
    for c in scatters:
        # do whatever do get the new data to plot
        x = data["Income"]
        y = data["Life Expectancy"]
        xy = np.hstack([x,y])
        # update PathCollection offsets
        c.set_offsets(xy)
        c.set_sizes(data["Population"])
        c.set_array(data["Region"])
    return scatters

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=10, blit=True)
ani.save("test.mp4")

以下是数据链接：

---

谢谢大家!

您可以通过

i

计数器循环多年的数据，每个循环（每帧）增加1。您可以定义一个取决于

i

的

year

变量，然后根据该

year

过滤数据，并绘制过滤后的数据框。在每个循环中，您必须使用

ax.cla（）

擦除上一个散点图。最后，我选择了220帧，以便从1800年到2019年每年都有一个帧。
选中此代码作为参考：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.animation import FuncAnimation

gapminder_df = pd.read_csv('data.csv')

fig, ax = plt.subplots(figsize = (12, 7))

def animate(i):
    ax.cla()
    year = 1800 + i
    sns.scatterplot(x = 'Income',
                    y = 'Life Expectancy',
                    size = 'Population',
                    data = gapminder_df[gapminder_df['Year'] == year],
                    hue = 'Region',
                    ax = ax,
                    alpha = 0.7,
                    sizes = (50, 3000))
    ax.set_title(f'Year {year}')
    ax.set_xscale('log')
    ax.set_ylim(25, 90)
    ax.set_xlim(100, 100000)
    handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
    ax.legend(handles[:5], labels[:5], loc = 'upper left')

ani = FuncAnimation(fig = fig, func = animate, frames = 220, interval = 100)
plt.show()

将复制此动画：

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（我剪切上面的动画是为了得到一个更轻的文件，小于2MB，事实上数据会以5年的步长增加。但是上面的代码会以1年的步长复制完整的动画）

这些数据在什么地方可用，以便我们可以使用它吗？你好，汤姆，我已经用我的新代码更新了帖子。以下是数据：