完成任务一堆叠面积图的代码

根据文档中的描述，任务二是绘制堆叠面积图以可视化美国1860年至2005年间人口老龄化的变化情况。以下是完成该任务的Python代码示例：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 下载并读取数据
url = "http://book.flowingdata.com/ch05/data/us-population-by-age.xls"
df = pd.read_excel(url, skiprows=4)  # 跳过前4行无用信息

# 数据预处理
df = df.dropna()  # 删除空值
df['Year'] = df['Year'].astype(int)  # 将年份转换为整数
df.set_index('Year', inplace=True)

# 提取需要的列
age_groups = ['Under 5 years', '5 to 19 years', '20 to 44 years', '45 to 64 years', '65 years and over']
data = df[age_groups]

# 创建堆叠面积图
line = (
    Line()
    .add_xaxis(data.index.tolist())
    .extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(name="Population"))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="美国1860-2005年人口老龄化变化"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="年份"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="人口数")
    )
)

for group in age_groups:
    line.add_yaxis(
        series_name=group,
        y_axis=data[group].tolist(),
        is_smooth=True,
        is_stack=True,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )

# 渲染图表
line.render("us_population_by_age.html")

print("堆叠面积图已生成，文件名为: us_population_by_age.html")

### 代码说明：
1. **数据读取**：从提供的URL下载Excel文件，并跳过前4行无用信息。
2. **数据预处理**：删除空值，将年份转换为整数，并设置年份为索引。
3. **提取需要的列**：选择不同年龄段的人口数据。
4. **创建堆叠面积图**：使用 `pyecharts` 库创建一个堆叠面积图，每个年龄段的数据作为一个系列添加到图表中。
5. **渲染图表**：将图表保存为HTML文件 `us_population_by_age.html`。

请确保在运行此代码之前已经安装了 `pandas` 和 `pyecharts` 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas pyecharts

希望这段代码能帮助你完成任务二。如果有任何问题，请随时提问。