根据表中的2000-2019年年末总人口数据绘制相应的各种图形并做数据分析。 1.2000-2019年年末总人口散点图 2. 2000-2019年年末总人口折线图 3 2000 2019年末各年龄段总人口散点图 4. 200-2019年未末各年龄段总人口点线图 5. 2019年各年龄段年末总人口饼图 6. 2019年各年龄段年末总人口柱形图

对于这个问题，我们可以先从数据分析的角度出发，再选择合适的工具来绘制图形。

1. 散点图

通过绘制2000-2019年年末总人口的散点图，我们可以观察到人口的增长趋势和波动情况。如果发现人口增长率在某些年份有明显的变化，那么我们可以进一步探究背后的原因。

2. 折线图

通过绘制2000-2019年年末总人口的折线图，我们可以更加清晰地看到人口的变化趋势。如果需要进行预测，我们可以根据折线图来判断未来的人口发展趋势。

3. 散点图

通过绘制2000-2019年末各年龄段总人口的散点图，我们可以观察到各年龄段的人口数量分布情况。如果发现某些年龄段的人口数量有明显变化，那么我们可以进一步研究这些变化的原因。

4. 点线图

通过绘制2000-2019年未末各年龄段总人口的点线图，我们可以更加清晰地看到各年龄段人口数量的变化趋势。如果需要进行预测，我们可以根据点线图来判断未来各年龄段人口数量的变化趋势。

5. 饼图

通过绘制2019年各年龄段年末总人口的饼图，我们可以更加直观地看到各个年龄段人口数量的占比情况。如果需要比较各年龄段的人口数量占比，那么饼图是一个很好的选择。

6. 柱形图

通过绘制2019年各年龄段年末总人口的柱形图，我们可以更加清晰地看到各个年龄段人口数量的大小关系。如果需要比较各年龄段的人口数量大小，那么柱形图是一个很好的选择。

根据不同的需求，我们可以选择不同的图形来展示数据，帮助我们更好地理解数据背后的含义。

相关问题

使用python编写一段程序，根据excel表中的数据，只保留统计截止日期为年末的数据

假设你的Excel表格中有一个名为"Sheet1"的工作表，其中有一个名为"统计截止日期"的列，存储了每个数据的统计截止日期。以下是一个Python程序，它将只保留统计截止日期为年末的数据，并将结果保存到一个新的Excel文件中。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel("filename.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 获取统计截止日期的月份
data["month"] = pd.DatetimeIndex(data["统计截止日期"]).month

# 只保留统计截止日期为12月的数据
data = data[data["month"] == 12]

# 保存结果到新的Excel文件
data.to_excel("new_filename.xlsx", sheet_name="Sheet1", index=False)

在这个程序中，我们使用了Pandas库来读取和处理Excel文件。首先，我们将数据读取到一个Pandas DataFrame中。然后，我们使用Pandas的DatetimeIndex函数来获取每个数据的统计截止日期的月份。接下来，我们使用一个布尔索引来筛选出统计截止日期为12月的数据。最后，我们将结果保存到一个新的Excel文件中，该文件名为"new_filename.xlsx"，工作表名为"Sheet1"。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 读取Excel数据 df = pd.read_excel('people.xlsx') # 绘制柱状图 plt.bar(df['年末总人口'], df['指标']) plt.xlabel('年末总人口') plt.ylabel('指标') plt.title('年末总人口') plt.show()

这段代码的作用是读取名为 "people.xlsx" 的 Excel 文件中的数据，并使用 matplotlib 库绘制柱状图。具体步骤如下：

1. 导入 pandas、matplotlib.pyplot 和 matplotlib.font_manager 这三个库，分别用于读取 Excel 数据、绘制图形和管理字体。
2. 指定字体文件路径和字体大小，以便在图形中显示中文。
3. 使用 pandas 库的 read_excel() 函数读取 Excel 文件中的数据，并将其存储在名为 df 的数据框中。
4. 使用 matplotlib.pyplot 库的 bar() 函数绘制柱状图，其中 df['年末总人口'] 作为 x 轴，df['指标'] 作为 y 轴。
5. 使用 xlabel()、ylabel() 和 title() 函数设置图形的标签和标题。
6. 最后使用 show() 函数将图形显示出来。

需要注意的是，代码中指定的 simhei.ttf 字体文件路径可能需要根据具体的操作系统和字体安装路径进行修改。