pyhon,将所有省份映射到对应的区,如: 华东、华南、华北、华中、西南、西北、东北等七大区,使用地图和柱形图完成近10年GDP的变化情况.

Python是一种非常适合数据处理和可视化分析的编程语言。为了完成这个任务，你可以使用pandas库来管理省级GDP的数据，geopandas或matplotlib用于地理区域和地图表示，以及seaborn或plotly进行柱状图展示。

首先，你需要收集包含各省份GDP数据的历史数据，并将其整理成CSV或其他结构化的文件。假设数据已经存在：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
province_gdp = pd.read_csv('province_gdp_data.csv')

# 将省份名转换为对应的大区
province_zones = {
    '华东': ['江苏', '浙江', ...],  # 根据实际省份列表填充
    '华南': ['广东', '广西', ...],
    ...
}

province_gdp['Zone'] = province_gdp['Province'].map(province_zones)

# 按照大区分组计算近10年的GDP总和
grouped_data = province_gdp.groupby('Zone')['GDP'].sum().reset_index()

# 创建地图
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
merged = world.merge(grouped_data, on='name')

ax = merged.plot(column='GDP', cmap='OrRd', linewidth=0.8, edgecolor='0.8')
plt.title('中国各大区近10年GDP变化')
plt.show()

# 绘制柱状图
sns.set_theme(style="whitegrid")
fig, ax = plt.subplots()
sns.barplot(x='Zone', y='GDP', data=grouped_data, palette='Blues_d')
ax.set_title('近10年中国各地区GDP对比')
plt.xlabel('大区')
plt.ylabel('GDP (亿元)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()