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。

相关问题

有1950~2021年全世界各个国家人口数据的Excel，要通过pandas去分别统计所有国家2011~2021的人口增长率，并且要可视化人口增长率最大的前十个国家和最小的后十个国家

首先，我们可以使用 Pandas 读取 Excel 文件，并且使用切片功能获取 2011~2021 年的数据，例如：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('population_data.xlsx')

# 切片获取 2011~2021 年的数据
data = data.loc[:, 'Country Name':'2021']
data = data.dropna()
data = data.set_index('Country Name')
data = data.loc[:, '2011':'2021']

接下来，我们可以计算每个国家的人口增长率，并且选择 2011 年作为基准年计算增长率，例如：

# 计算人口增长率
growth_rate = (data['2021'] - data['2011']) / data['2011']

接着，我们可以对人口增长率进行排序，并且获取前十个和后十个国家的数据，例如：

# 按照人口增长率排序
sorted_growth_rate = growth_rate.sort_values(ascending=False)

# 获取人口增长率最大的前十个国家和最小的后十个国家
top_10 = sorted_growth_rate.head(10)
bottom_10 = sorted_growth_rate.tail(10)

最后，我们可以使用 Matplotlib 可视化人口增长率最大的前十个国家和最小的后十个国家：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建两个子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

# 绘制前十个国家的条形图
ax1.barh(top_10.index, top_10.values)
ax1.set_title('人口增长率最大的前十个国家')
ax1.set_xlabel('增长率')

# 绘制后十个国家的条形图
ax2.barh(bottom_10.index, bottom_10.values)
ax2.set_title('人口增长率最小的后十个国家')
ax2.set_xlabel('增长率')

# 调整布局
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

这样就可以得到人口增长率最大的前十个国家和最小的后十个国家的条形图了。