dataframe有年份列、总人口列、0-14岁列、15-64岁列、65岁及以上列、总抚养比列、少儿抚养比列、老年抚养比列，ptecharts绘制2019年人口年龄结构饼图 要求：画南丁格尔图（玫瑰图）

可以按照以下步骤来绘制2019年人口年龄结构玫瑰图：

1. 首先，导入需要的库和数据集。假设数据集名称为population_data。

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

population_data = pd.read_csv('population_data.csv')

2. 从数据集中获取2019年的数据，并将数据处理成玫瑰图需要的格式。具体来说，需要先计算出每个年龄段的人口比例，然后再将比例转换为角度。

# 获取2019年的数据
pop_2019 = population_data[population_data['年份'] == 2019].iloc[0]

# 计算每个年龄段的人口比例
total_pop = pop_2019['总人口']
age_0_14_pop = pop_2019['0-14岁']
age_15_64_pop = pop_2019['15-64岁']
age_65_above_pop = pop_2019['65岁及以上']

age_0_14_ratio = age_0_14_pop / total_pop
age_15_64_ratio = age_15_64_pop / total_pop
age_65_above_ratio = age_65_above_pop / total_pop

# 将比例转换为角度
angle_0_14 = age_0_14_ratio * 360
angle_15_64 = age_15_64_ratio * 360
angle_65_above = age_65_above_ratio * 360

3. 使用pyecharts绘制玫瑰图。

# 创建Pie对象
pie = Pie()

# 添加数据
pie.add(
    "",
    [("0-14岁", int(angle_0_14)), ("15-64岁", int(angle_15_64)), ("65岁及以上", int(angle_65_above))],
    radius=["30%", "75%"],
    center=["50%", "50%"],
    rosetype="radius",
)

# 设置全局配置项
pie.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="2019年人口年龄结构玫瑰图"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(
        type_="plain", pos_left="left", orient="vertical"
    ),
)

# 设置系列配置项
pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}人"))

# 渲染图表
pie.render("population_rose_chart.html")

这样就可以生成一个名为population_rose_chart.html的文件，里面包含了绘制好的玫瑰图。