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【数据可视化-86】中国育儿成本深度可视化分析（基于《中国统计年鉴2023》数据）：用Python和pyecharts打造炫酷可视化大屏

web 2025/8/12 5:26:12

🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

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【数据可视化-86】中国育儿成本深度可视化分析（基于《中国统计年鉴2023》数据）：用Python和pyecharts打造炫酷可视化大屏

- 一、引言
- 二、数据准备
- 三、可视化分析
- - 3.1 分地区的0-17岁孩子平均养育成本柱状图
  - 3.2 地区热力地图
  - 3.3 收入分层环形饼图
  - 3.4 全国城镇和农村分孩次养育成本stack柱状图
  - 3.5 孩次对比玫瑰饼图
- 四、可视化大屏
- 五、可视化分析解读
- - 5.1 地区差异分析
  - 5.2 收入水平影响
  - 5.3 孩次成本分析
- 六、彩蛋（分地区 0-17 岁养育成本3Dmap+柱状图）

一、引言

2025年7月28日，中国正式实施《育儿补贴制度实施方案》，对3周岁以下婴幼儿发放每年3600元的基础补贴。这一政策背后反映的是中国日益凸显的育儿成本压力。本文基于《中国统计年鉴2023》的权威数据，通过Python+pyecharts进行全方位可视化分析，揭示中国各地区、不同收入水平和不同孩次家庭的育儿成本差异。

二、数据准备

首先，我们需要准备数据数据来源于《中国统计年鉴2023》。这里我们使用的数据包括31个省份的平均养育成本和按收入水平区分的养育成本。

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Map, Grid, Page
from pyecharts.globals import ThemeType

三、可视化分析

我们将创建六个图表：分地区的养育成本柱状图、养育成本地图、养育成本地图+柱状图、按收入水平区分的养育成本柱状图、全国城镇和农村分孩次养育成本stack柱状图、全国城镇和农村分孩次养育成本一孩，二孩，三孩比较的pie图。

3.1 分地区的0-17岁孩子平均养育成本柱状图

bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="1100px", height="500px")).add_xaxis(regions).add_yaxis("养育成本（元）", costs, color="#FF0000")
)
bar.render("bar_chart.html")

3.2 地区热力地图

map_region = (Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="1100px", height="500px")).add("养育成本（元）",[list(z) for z in zip(regions, costs)],maptype_="china",is_map_symbol_show=False)
)
map_region.render("map_chart.html")

3.3 收入分层环形饼图

pie_income = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="800px", height="600px")).add(series_name="养育成本",data_pair=[list(z) for z in zip(income_groups, group_costs)],radius=["30%", "75%"],rosetype="radius")
)
pie_income.render("pie_chart.html")

3.4 全国城镇和农村分孩次养育成本stack柱状图

bar_child = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="1100px", height="500px")).add_xaxis(child_orders).add_yaxis("养育成本（元）", child_costs, color="#00FF00"))
bar_child.render("bar_child_chart.html")

3.5 孩次对比玫瑰饼图

pie_child = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, width="800px", height="600px")).add(series_name="养育成本",data_pair=[list(z) for z in zip(child_orders, child_costs)],radius=["20%", "70%"],center=["50%", "50%"],rosetype="area")
)
pie_child.render("pie_child_chart.html")

四、可视化大屏

最后，我们将所有图表整合到一个可视化大屏中。

page = (Page(page_title="2025 中国 0-17 岁养育成本暗黑可视化大屏",layout=Page.DraggablePageLayout).add(bar, map_region, pie_income, bar_child, pie_child)
)
page.render("parenting_cost_dark_dashboard.html")