df = pd.read_excel('./广东省人口出生率、死亡率和自然增长率数据.xlsx') df_china = pd.read_excel('全国人口自然增长率.xlsx')

好的，针对这段代码，我可以提供以下完善和补充：

1. 数据预处理

首先，我们需要对读取的两个数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据格式转换等。例如，可以使用以下代码处理数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('./广东省人口出生率、死亡率和自然增长率数据.xlsx')
df_china = pd.read_excel('全国人口自然增长率.xlsx')

# 数据清洗
# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df_china.drop_duplicates(inplace=True)

# 缺失值处理
df.fillna(0, inplace=True)
df_china.fillna(0, inplace=True)

# 数据格式转换
df['年份'] = pd.to_datetime(df['年份'], format='%Y')
df_china['年份'] = pd.to_datetime(df_china['年份'], format='%Y')

# 设置年份为索引
df.set_index('年份', inplace=True)
df_china.set_index('年份', inplace=True)

2. 数据分析

接下来，我们可以对数据进行分析，例如计算某一年份的自然增长率、出生率、死亡率等指标，或者比较不同年份之间的指标变化趋势等。例如，可以使用以下代码进行数据分析：

# 计算某一年份的自然增长率、出生率、死亡率等指标
year = '2019'
print('广东省{}年自然增长率为：{}'.format(year, df.loc[year, '自然增长率']))
print('广东省{}年出生率为：{}'.format(year, df.loc[year, '出生率']))
print('广东省{}年死亡率为：{}'.format(year, df.loc[year, '死亡率']))

# 比较不同年份之间的指标变化趋势
df.plot(figsize=(10, 6))
plt.title('广东省人口出生率、死亡率和自然增长率趋势图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('百分比')
plt.show()

df_china.plot(figsize=(10, 6))
plt.title('全国人口自然增长率趋势图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('百分比')
plt.show()

3. 数据预测

除了对历史数据进行分析，我们还可以使用机器学习算法对未来数据进行预测。例如，可以使用以下代码进行数据预测：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 构造训练集和测试集
X_train = df.index.year[:-5].reshape(-1, 1)
X_test = df.index.year[-5:].reshape(-1, 1)
y_train = df['自然增长率'][:-5]
y_test = df['自然增长率'][-5:]

# 构造模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测未来5年的自然增长率
y_pred = model.predict(X_test)
print('未来5年的自然增长率预测值为：{}'.format(y_pred))

4. 数据可视化

最后，我们可以使用数据可视化工具对分析和预测结果进行可视化。例如，可以使用以下代码进行数据可视化：

# 可视化预测结果
plt.plot(X_train, y_train, 'o', label='训练集')
plt.plot(X_test, y_test, 'o', label='测试集')
plt.plot(X_test, y_pred, label='预测结果')
plt.legend(loc='best')
plt.title('广东省人口自然增长率预测')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('自然增长率')
plt.show()

以上是对您提供的代码的完善和补充，希望能够对您有所帮助。