2つのドットが接続された行を持つこのプロットの名前は何ですか？

私はEIAレポートを読んでおり、このプロットは私の注目を集めました。同じ種類のプロットを作成できるようになりたいと思います。

2年間（1990〜2015年）のエネルギー生産性の進化を示し、この2つの期間の間に変化値を追加します。

このタイプのプロットの名前は何ですか？Excelで同じプロットを（異なる国で）作成するにはどうすればよいですか？

@gungによる答えは、グラフの種類を識別し、OPの要求に応じてExcelでの実装方法へのリンクを提供するのに正しいです。しかし、R / tidyverse / ggplotでこれを行う方法を知りたい人のために、以下に完全なコードを示します。

library(dplyr)   # for data manipulation
library(tidyr)   # for reshaping the data frame
library(stringr) # string manipulation
library(ggplot2) # graphing

# create the data frame 
# (in wide format, as needed for the line segments):
dat_wide = tibble::tribble(
  ~Country,   ~Y1990,   ~Y2015,
  'Russia',  71.5, 101.4,
  'Canada',  74.4, 102.9,
  'Other non-OECD Europe/Eurasia',  60.9, 135.2,
  'South Korea',   127, 136.2,
  'China',  58.5, 137.1,
  'Middle East', 170.9, 158.8,
  'United States', 106.8,   169,
  'Australia/New Zealand', 123.6, 170.9,
  'Brazil', 208.5, 199.8,
  'Japan',   181, 216.7,
  'Africa', 185.4,   222,
  'Other non-OECD Asia', 202.7,   236,
  'OECD Europe', 173.8, 239.9,
  'Other non-OECD Americas', 193.1, 242.3,
  'India', 173.8, 260.6,
  'Mexico/Chile', 221.1, 269.8
)

# a version reshaped to long format (for the points):
dat_long = dat_wide %>% 
  gather(key = 'Year', value = 'Energy_productivity', Y1990:Y2015) %>% 
  mutate(Year = str_replace(Year, 'Y', ''))

# create the graph:
ggplot() +
  geom_segment(data = dat_wide, 
               aes(x    = Y1990, 
                   xend = Y2015, 
                   y    = reorder(Country, Y2015), 
                   yend = reorder(Country, Y2015)),
               size = 3, colour = '#D0D0D0') +
  geom_point(data = dat_long,
             aes(x      = Energy_productivity, 
                 y      = Country, 
                 colour = Year),
             size = 4) +
  labs(title = 'Energy productivity in selected countries \nand regions',
       subtitle = 'Billion dollars GDP per quadrillion BTU',
       caption = 'Source: EIA, 2016',
       x = NULL, y = NULL) +
  scale_colour_manual(values = c('#1082CD', '#042B41')) +
  theme_bw() +
  theme(legend.position = c(0.92, 0.20),
        legend.title = element_blank(),
        legend.box.background = element_rect(colour = 'black'),
        panel.border = element_blank(),
        axis.ticks = element_line(colour = '#E6E6E6'))

ggsave('energy.png', width = 20, height = 10, units = 'cm')

これを拡張して、値ラベルを追加し、元のように値が順序を入れ替える1つのケースの色を強調表示することができます。

それはドットプロットです。ドットプロットは、ドットプロットで呼ばれることもあるドットで作成されたヒストグラムのバリエーションがあるため、「クリーブランドドットプロット」と呼ばれることもあります。この特定のバージョンでは、国ごとに2つのドットをプロットし（2年間）、それらの間に太い線を引きます。国は後者の値でソートされます。主な参考文献は、クリーブランドの本Visualizing Dataです。グーグルは、このExcelチュートリアルに私を導きます。

誰かがそれらと遊びたいと思った場合のために、私はデータをこすり落としました。

                       Country  1990  2015
                        Russia  71.5 101.4
                        Canada  74.4 102.9
 Other non-OECD Europe/Eurasia  60.9 135.2
                   South Korea 127.0 136.2
                         China  58.5 137.1
                   Middle East 170.9 158.8
                 United States 106.8 169.0
         Australia/New Zealand 123.6 170.9
                        Brazil 208.5 199.8
                         Japan 181.0 216.7
                        Africa 185.4 222.0
           Other non-OECD Asia 202.7 236.0
                   OECD Europe 173.8 239.9
       Other non-OECD Americas 193.1 242.3
                         India 173.8 260.6
                  Mexico/Chile 221.1 269.8

あるグループは、2つのグループを持つ（水平）ロリポッププロットと呼びます。

ここで使用してPythonで、このプロットを作成する方法であるmatplotlibとseaborn（スタイルだけのために使用される）、から適応https://python-graph-gallery.com/184-lollipop-plot-with-2-groups/との要求に応じてコメントのOP。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")  # set style

df = ...
df = df.set_index("Country").sort_values("2015")
df["change"] = df.apply(lambda df2: "{:+.0%}".format(df2["2015"] / df2["1990"] - 1), axis=1)
print(df)

#                                 1990   2015 change
# Country                                           
# Russia                          71.5  101.4   +42%
# Canada                          74.4  102.9   +38%
# Other non-OECD Europe/Eurasia   60.9  135.2  +122%
# South Korea                    127.0  136.2    +7%
# China                           58.5  137.1  +134%
# Middle East                    170.9  158.8    -7%
# United States                  106.8  169.0   +58%
# Australia/New Zealand          123.6  170.9   +38%
# Brazil                         208.5  199.8    -4%
# Japan                          181.0  216.7   +20%
# Africa                         185.4  222.0   +20%
# Other non-OECD Asia            202.7  236.0   +16%
# OECD Europe                    173.8  239.9   +38%
# Other non-OECD Americas        193.1  242.3   +25%
# India                          173.8  260.6   +50%
# Mexico/Chile                   221.1  269.8   +22%

plt.figure(figsize=(12,6))
y_range = range(1, len(df.index) + 1)
plt.hlines(y=y_range, xmin=df['1990'], xmax=df['2015'], color='grey', alpha=0.4, lw=3)
plt.scatter(df['1990'], y_range, color='blue', s=100, label='1990')
plt.scatter(df['2015'], y_range, color='black', s=100 , label='2015')
for (_, row), y in zip(df.iterrows(), y_range):
    plt.annotate(row["change"], (max(row["1990"], row["2015"]) + 2, y))
plt.legend(loc=2)

plt.yticks(y_range, df.index)
plt.title("Energy productivity in selected countries and regions, 1990 and 2015\nBillion dollars GDP per quadrillion BTU", loc='left')
plt.xlim(50, 300)
plt.gcf().subplots_adjust(left=0.35)
plt.tight_layout()
plt.show()