用python语言写一段pandas代码，分析2021年全国离婚率和结婚率

假设我们已经下载了2021年全国各省市离婚率和结婚率的数据集，文件名为"marriage_divorce_2021.csv"，数据格式如下：

| 省市 | 结婚率 | 离婚率 |
| --- | --- | --- |
| 北京市 | 8.10 | 2.30 |
| 天津市 | 8.20 | 2.50 |
| 河北省 | 8.60 | 2.80 |
| ... | ... | ... |

我们可以使用pandas库进行数据分析和可视化，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv("marriage_divorce_2021.csv", encoding="utf-8")

# 计算全国平均结婚率和离婚率
avg_marriage_rate = df["结婚率"].mean()
avg_divorce_rate = df["离婚率"].mean()

# 输出全国平均结婚率和离婚率
print("全国平均结婚率：", avg_marriage_rate)
print("全国平均离婚率：", avg_divorce_rate)

# 绘制结婚率和离婚率的箱线图
df[["结婚率", "离婚率"]].plot(kind="box", vert=False, figsize=(8, 4))
plt.title("2021年全国结婚率和离婚率分布箱线图")
plt.show()

# 绘制结婚率和离婚率的散点图
df.plot(kind="scatter", x="结婚率", y="离婚率", figsize=(8, 6))
plt.title("2021年全国结婚率和离婚率散点图")
plt.xlabel("结婚率")
plt.ylabel("离婚率")
plt.show()

运行以上代码，我们可以得到全国平均结婚率和离婚率，并绘制出结婚率和离婚率的箱线图和散点图，以便更好地了解数据分布和趋势。