Python人口老龄化分析代码

当涉及到人口老龄化分析时，Python是一种非常强大和流行的编程语言。以下是一个简单的Python代码示例，用于分析人口老龄化情况：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('population_data.csv')

# 数据预处理
data['Year'] = pd.to_datetime(data['Year'])
data.set_index('Year', inplace=True)

# 计算老年人口比例
data['Elderly Ratio'] = data['Elderly Population'] / data['Total Population'] * 100

# 绘制折线图
plt.plot(data.index, data['Elderly Ratio'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Elderly Ratio (%)')
plt.title('Population Aging Analysis')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码假设你有一个名为`population_data.csv`的数据文件，其中包含了年份、总人口和老年人口的数据。代码首先使用`pandas`库读取数据，并进行一些预处理操作，例如将年份转换为日期格式并设置为索引。然后，它计算了每年老年人口的比例，并将结果绘制成折线图。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际情况可能需要更多的数据处理和分析步骤。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。