指标 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 年末总人口(万人) 141175 141260 141212 141008 140541 140011 139232 138326 137646 136726 0-14岁人口(万人) 24678 25277 23689 23751 23522 23252 22824 22712 22423 15-64岁人口(万人) 96526 96871 99552 100065 100528 100943 100978 101032 101041 65岁及以上人口(万人) 20978 20056 19064 17767 16724 15961 15037 14524 13902 13262读取该excel表，用可视化的形式展现的python代码怎么写

要读取Excel表格并进行可视化展示，需要使用Python中的pandas和matplotlib库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('population.xlsx')

# 绘制折线图
plt.plot(data['年份'], data['年末总人口(万人)'], label='年末总人口(万人)')
plt.plot(data['年份'], data['0-14岁人口(万人)'], label='0-14岁人口(万人)')
plt.plot(data['年份'], data['15-64岁人口(万人)'], label='15-64岁人口(万人)')
plt.plot(data['年份'], data['65岁及以上人口(万人)'], label='65岁及以上人口(万人)')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人口数量（万人）')
plt.title('中国人口变化趋势')

# 显示图形
plt.show()

其中，`population.xlsx`是包含人口数据的Excel表格文件，需要放在与Python文件相同的目录下。这段代码将读取Excel表格中的数据，并绘制出四条折线图，分别表示年末总人口、0-14岁人口、15-64岁人口和65岁及以上人口随时间的变化趋势。最后显示图形。