使用gapminder数据集统计05年到18年的数据并用气泡图展示

如果您使用的是R语言，可以这样做：

1. 安装和加载gapminder包：

install.packages("gapminder")
library(gapminder)

2. 选择2005到2018年的数据：

data_05_18 <- gapminder %>%
  filter(year >= 2005 & year <= 2018)

3. 使用ggplot2绘制气泡图：

ggplot(data_05_18, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, size = pop, color = continent)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10()

这样就可以得到一个表示人口（pop）对应的GDP（gdpPercap）和寿命期望（lifeExp）的气泡图，按不同的大陆（continent）分色。

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利用plotly的px.data.gapminder()数据集绘制动态柱状图

好的，以下是利用plotly的px.data.gapminder()数据集绘制动态柱状图的代码，具体注释请参考代码：

import plotly.express as px

# 加载数据集
gapminder = px.data.gapminder()

# 绘制动态柱状图
fig = px.bar(gapminder, x="continent", y="pop", color="country", 
             animation_frame="year", animation_group="country", range_y=[0, 4000000000])

# 设置图像布局
fig.update_layout(title="World Population Over Time",
                  xaxis_title="Continent",
                  yaxis_title="Population",
                  legend_title="Country",
                  transition=dict(duration=500),
                  height=500)

# 显示图像
fig.show()

运行以上代码，即可看到绘制出来的动态柱状图。你可以通过调整数据集和图像布局来定制自己的动态柱状图。

使用课程中的gapminder.csv数据集，按照年份分组，计算平均GDP，并通过pandas绘制出图形

首先，你需要导入所需的库pandas和matplotlib，然后加载gapminder.csv数据集。接着，你可以使用pandas的`read_csv()`函数读取数据，然后利用`groupby()`函数按照年份分组，并计算每个年份的平均GDP。最后，你可以使用matplotlib创建一个线图来可视化这些数据。

下面是步骤示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 读取CSV数据
gapminder = pd.read_csv('gapminder.csv')

# 确保'year'列是数值型，如果不是，可以使用astype()转换
gapminder['year'] = pd.to_numeric(gapminder['year'])

# 2. 按年份分组并计算平均GDP
grouped_data = gapminder.groupby('year')['gdpPercap'].mean()

# 3. 创建线图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图表大小
plt.plot(grouped_data.index, grouped_data.values, marker='o')
plt.title('Average GDP per Country by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Average GDP per Capita')
plt.grid(True)  # 添加网格线
plt.show()

这段代码将生成一个显示各个年份平均GDP随时间变化的折线图。