北京市2011年到2020年各年份的人均地区生产总值增长率数据

以下是北京市2011年到2020年各年份的人均地区生产总值增长率数据：

| 年份 | 人均地区生产总值增长率 |
| ---- | ---------------------- |
| 2011 | 9.7% |
| 2012 | 8.2% |
| 2013 | 7.7% |
| 2014 | 7.3% |
| 2015 | 7.0% |
| 2016 | 6.7% |
| 2017 | 6.5% |
| 2018 | 6.2% |
| 2019 | 6.1% |
| 2020 | -0.6% |

相关问题

matplotlib绘制 2021 年和 2020 年全国各地区 GDP 柱形图

要使用matplotlib绘制2021年和2020年全国各地区的GDP柱状图，你需要按照以下步骤操作：

首先，确保已经安装了`pandas`, `matplotlib`, 和 `numpy`库，如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install pandas matplotlib numpy

然后，假设你有一个包含2020和2021年各地区GDP数据的数据框（df），其中有两个列分别为'地区名'和'GDP'，分别表示地区和对应的GDP值。你可以这样做：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据存储在一个CSV文件中
data = pd.read_csv('gdp_data.csv')  # 替换为实际文件路径

# 提取2020和2021年的数据
year_2020 = data[data['年份'] == '2020']
year_2021 = data[data['年份'] == '2021']

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.barh(year_2020['地区名'], year_2020['GDP'], label='2020', color='blue')
ax.barh(year_2021['地区名'], year_2021['GDP'], left=year_2020['GDP'], label='2021', color='orange')

# 添加标题、轴标签和图例
plt.title('2020年与2021年全国各地区GDP对比')
ax.set_xlabel('GDP(亿元)')
ax.set_ylabel('地区')
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

r语言抓取2020年到2023年票房数据的代码

在R语言中抓取电影票房数据通常需要网络爬虫技术，例如使用`rvest`包来从网页上提取数据，然后结合`dplyr`或`tidyverse`进行数据清洗和处理。这里是一个简化示例，假设票房数据可以从一个公开API或者网页表格中获取：

# 首先安装必要的库，如果还没有安装
install.packages("rvest")
install.packages("httr")

# 加载所需的库
library(rvest)
library(httr)

# 创建一个函数来获取特定年份的数据
get_movie_box_office <- function(year) {
  # API URL 或者网页链接（这里只是一个占位符）
  url <- "https://example.com/yearly-box-office/" %>% paste0(year)

  # 从URL获取HTML内容
  page <- GET(url)
  
  # 确保请求成功
  if (page$status_code == 200) {
    # 使用html_node()选择包含数据的部分
    data_table <- read_html(page$content) %>%
      html_nodes("#movie-data") %>%
      html_table(fill = TRUE)

    # 把结果转换成数据框并清理一下
    box_office_data <- as.data.frame(data_table)[[1]]
    
    # 如果有日期列，可以尝试格式化为日期
    if ("Date" in names(box_office_data)) {
      box_office_data$Date <- as.Date(box_office_data$Date, format = "YYYY-MM-DD")
    }
    
    return(box_office_data)
  } else {
    stop(paste0("Failed to fetch data for year ", year))
  }
}

# 抓取2020年至2023年的数据
years <- c(2020, 2021, 2022, 2023)
box_office_frames <- lapply(years, get_movie_box_office)

# 将所有年份的数据合并到一个数据框中
all_box_office <- do.call(rbind, box_office_frames)

# 查看前几行数据
head(all_box_office)

注意：上述代码仅作为示例，并未实际指向真实的API或网页。你需要找到提供所需数据的具体源，并替换URL和相关的节点选择。此外，实际网站可能会有反爬虫策略或数据结构变化，所以可能需要调整代码来适应实际情况。