Python读取‘新生数据.xls’,绘制各省男女人数堆叠柱形图(横坐标为各省,纵坐标为人数，使用seaborn库，创建带有2行2列子图的窗口以显示上述4图

以下是示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
   
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('新生数据.xls')
   
# 按省份分组并计算男女人数和总人数
grouped = df.groupby('省份').agg({'男': 'sum', '女': 'sum'})
grouped['总人数'] = grouped['男'] + grouped['女']
   
# 创建带有2行2列子图的窗口
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(16,12))
   
# 第1个子图：男女人数堆叠柱形图
sns.barplot(x=grouped.index, y='男', data=grouped, color='blue', ax=axs[0, 0])
sns.barplot(x=grouped.index, y='女', data=grouped, color='pink', bottom=grouped['男'], ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_xlabel('省份')
axs[0, 0].set_ylabel('人数')
axs[0, 0].legend(['男', '女'])
   
# 第2个子图：男女人数堆叠柱形图（横向）
sns.barplot(x='总人数', y=grouped.index, hue='性别', data=df, orient='h', ax=axs[0, 1])
axs[0, 1].set_xlabel('人数')
axs[0, 1].set_ylabel('省份')
axs[0, 1].legend(['男', '女'], loc='lower right')
   
# 第3个子图：男女比例堆叠柱形图
grouped['男女比例'] = grouped['男'] / grouped['女']
sns.barplot(x=grouped.index, y='男女比例', data=grouped, color='purple', ax=axs[1, 0])
axs[1, 0].set_xlabel('省份')
axs[1, 0].set_ylabel('男女比例')
   
# 第4个子图：男女比例堆叠柱形图（横向）
df['男女比例'] = df['男'] / df['女']
sns.barplot(x='男女比例', y=grouped.index, hue='性别', data=df, orient='h', ax=axs[1, 1])
axs[1, 1].set_xlabel('男女比例')
axs[1, 1].set_ylabel('省份')
axs[1, 1].legend(['男', '女'], loc='lower right')
   
plt.tight_layout()
plt.show()

运行以上代码即可得到要求的四个子图所合并的子图布局。注意，需要先安装并导入`pandas`、`seaborn`和`matplotlib`等相关库才能运行此代码。