读取excel表中的数据通过可视化的形式展示人口增长率的python代码怎么写

可以使用Python的pandas和matplotlib库来读取Excel表中的数据并进行可视化展示。

以下是一个示例代码，假设Excel表中有两列数据，分别为年份和人口数量，保存为“population.xlsx”文件：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表中的数据
df = pd.read_excel('population.xlsx')

# 绘制折线图
plt.plot(df['Year'], df['Population'])

# 添加图表标题和标签
plt.title('Population Growth')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population')

# 显示图表
plt.show()

上述代码通过pandas的`read_excel()`方法读取Excel文件的数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。然后，使用matplotlib库的`plot()`方法绘制折线图，并使用`title()`、`xlabel()`和`ylabel()`方法添加标题和标签。最后，使用`show()`方法显示图表。

你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展，例如添加更多的数据分析和可视化功能。

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指标 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 人口出生率(‰) 6.77 7.52 8.52 10.41 10.86 12.64 13.57 11.99 13.83 13.03 人口死亡率(‰) 7.37 7.18 7.07 7.09 7.08 7.06 7.04 7.07 7.12 7.13 人口自然增长率(‰) -0.6 0.34 1.45 3.32 3.78 5.58 6.53 4.93 6.71 5.9读取数据通过可视化的形式展示人口增长率的python代码怎么写

可以使用Python中的Matplotlib库来可视化展示人口增长率数据。以下是一个简单的示例代码，可以根据自己的数据进行修改：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
years = [2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022]
growth_rates = [-0.6, 0.34, 4.93, 6.53, 5.58, 3.78, 3.32, 1.45, 0.34, -0.6]

# 可视化
plt.plot(years, growth_rates, marker='o')
plt.title('Population Growth Rates')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Growth Rate (‰)')
plt.show()

该代码会绘制出一个折线图，其中x轴表示年份，y轴表示人口增长率。可以根据需要修改标签、颜色、线型等参数来自定义图表的外观。

pandas获取2010-2021年的数据，并且要获取人口增长率，还要可视化

获取2010-2021年的数据，可以使用 Pandas 的切片功能，例如：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 切片获取 2010-2021 年的数据
data = data.loc[(data['年份'] >= 2010) & (data['年份'] <= 2021)]

接下来，我们可以计算每年的人口增长率，可以使用 Pandas 的 `pct_change` 函数，例如：

# 计算人口增长率
data['人口增长率'] = data['人口数量'].pct_change()

# 去掉第一个 NaN 值
data = data.dropna()

最后，我们可以使用 Matplotlib 可视化人口增长率：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(data['年份'], data['人口增长率'])

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('人口增长率')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('增长率')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以得到 2010-2021 年的人口增长率折线图了。