广东省人口普查年鉴2020(全6册)(excel白金典藏版)

《广东省人口普查年鉴2020(全6册)(excel白金典藏版)》是一本关于广东省人口普查数据的年鉴，通过六册Excel格式的书籍进行呈现。该年鉴重点收集和整理了广东省人口普查的最新数据，涵盖了人口数量、人口结构、人口迁移等方面的内容。

首先，该年鉴提供了广东省的人口数量数据。这些数据可以反映广东省的人口总量以及人口的年度变化情况。通过对比不同年份的数据，我们可以了解广东省人口的增长趋势，为相关决策提供参考。

其次，该年鉴还重点关注广东省的人口结构。包括年龄结构、性别比例以及城乡分布等方面的数据。这些数据有助于我们了解广东省人口的年龄分布情况以及男女人口比例是否平衡。同时，城乡分布数据能够揭示广东省人口在城市和农村的分布情况，为城乡规划和发展提供参考。

此外，该年鉴还涉及到人口迁移方面的数据。包括人口迁入和迁出情况以及迁移原因等。这些数据能够反映广东省人口的流动情况，了解人口在城市之间、省际之间的迁徙情况，为相关地区的城市规划和人口管理提供依据。

综上所述，《广东省人口普查年鉴2020(全6册)(excel白金典藏版)》以Excel格式的方式呈现了广东省人口普查的相关数据，通过对数据的整理和分析，这本年鉴为了解广东省的人口情况提供了有力的参考依据，对于相关决策和规划具有重要的参考价值。

相关问题

pyhton 爬取广东省统计年鉴数据

可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库来爬取广东省统计年鉴数据。步骤如下：

1. 打开数据源网站 http://tjj.gd.gov.cn/data/yearbook/2021/index.html
2. 使用 requests 库发送 GET 请求获取网页源码，代码如下：

import requests

url = 'http://tjj.gd.gov.cn/data/yearbook/2021/index.html'
response = requests.get(url)
html = response.text

3. 使用 BeautifulSoup 库解析网页源码，获取需要的数据，代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='table table-bordered table-hover')
thead = table.thead.tr
tbody = table.tbody
years = [th.text for th in thead.find_all('th')[1:]]
data = {}
for tr in tbody.find_all('tr'):
    tds = tr.find_all('td')
    topic = tds[0].text
    values = [td.text for td in tds[1:-1]]
    data[topic] = dict(zip(years, values))

4. 将数据保存到本地文件，代码如下：

import json

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

url = 'http://tjj.gd.gov.cn/data/yearbook/2021/index.html'
response = requests.get(url)
html = response.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='table table-bordered table-hover')
thead = table.thead.tr
tbody = table.tbody
years = [th.text for th in thead.find_all('th')[1:]]
data = {}
for tr in tbody.find_all('tr'):
    tds = tr.find_all('td')
    topic = tds[0].text
    values = [td.text for td in tds[1:-1]]
    data[topic] = dict(zip(years, values))

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

这样就可以将广东省统计年鉴数据爬取下来并保存到本地文件中了。

pyhton 爬取广东省统计年鉴2014年到2015年各市外商直接投资数据

要爬取广东省统计年鉴2014年到2015年各市外商直接投资数据，可以按照以下步骤进行：

1. 打开广东省统计局官网（http://www.gdstats.gov.cn/），找到统计年鉴栏目，并进入2014年和2015年的统计年鉴页面。

2. 在页面上找到相关的外商直接投资数据，观察其URL链接和HTML结构，以确定需要爬取的数据位置和方法。

3. 使用Python中的requests库向对应的URL链接发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库对返回的HTML文本进行解析和提取目标数据。

4. 将提取的数据保存到本地文件或数据库中，以备后续分析和使用。

下面是一个简单的Python代码示例，供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头部信息
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}

# 待爬取的年份列表
years = ['2014', '2015']

# 待爬取的城市列表
cities = ['广州市', '深圳市', '珠海市', '汕头市', '韶关市', '佛山市', '江门市', '湛江市',
          '茂名市', '肇庆市', '惠州市', '梅州市', '汕尾市', '河源市', '阳江市', '清远市', '东莞市', '中山市', '潮州市', '揭阳市', '云浮市']

# 遍历年份和城市，爬取数据
for year in years:
    for city in cities:
        # 构造请求URL
        url = 'http://data.gdstat.gov.cn/tjnj/2014/html/TJNJ51/{}.htm#{}'.format(year, city)

        # 发送HTTP请求
        response = requests.get(url, headers=headers)

        # 解析HTML文本
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 查找目标数据
        data = soup.select('table tr:nth-of-type(3) td:nth-of-type(2)')[0].text

        # 输出数据
        print('{}年{}外商直接投资数据为：{}'.format(year, city, data))

需要注意的是，该示例只是一个简单的爬虫代码，实际应用中还需要考虑数据格式化、异常处理、反爬虫机制等问题。建议在使用时结合具体情况进行修改和完善。