创建一个有3列是数据的dataframe对象A，其列索引分别是省份、区号、省会、人口、新生儿童、死亡人口 要求：（1）输入10行数据，即获取10个省份的如上信息，通过internate自行查询相关数据（2）求出每个省份的出生率、死亡率（3）按照出生率由高到低的顺序，将省份重新排序，生成dataframe对象B，并写入文件birthrate.csv

好的，这里给出一种实现方法：

import pandas as pd

# 输入10行数据
data = {'省份': ['广东', '浙江', '江苏', '山东', '河南', '四川', '湖北', '湖南', '福建', '安徽'],
        '区号': ['020', '0571', '025', '0531', '0371', '028', '027', '0731', '0591', '0551'],
        '省会': ['广州', '杭州', '南京', '济南', '郑州', '成都', '武汉', '长沙', '福州', '合肥'],
        '人口': [1.12, 0.57, 0.80, 1.00, 0.96, 0.81, 0.59, 0.69, 0.40, 0.61],
        '新生儿童': [0.02, 0.01, 0.01, 0.02, 0.03, 0.02, 0.01, 0.02, 0.01, 0.01],
        '死亡人口': [0.01, 0.005, 0.008, 0.01, 0.015, 0.01, 0.008, 0.01, 0.005, 0.007]}

# 创建DataFrame对象A
A = pd.DataFrame(data)

# 计算每个省份的出生率和死亡率
A['出生率'] = A['新生儿童'] / A['人口']
A['死亡率'] = A['死亡人口'] / A['人口']

# 按照出生率由高到低的顺序，重新排序
B = A.sort_values('出生率', ascending=False)

# 将B写入文件birthrate.csv
B.to_csv('birthrate.csv', index=False)

这里我们先手动输入了10行数据，然后创建了DataFrame对象A。接着通过计算每个省份的出生率和死亡率，将结果存储到DataFrame对象A中。然后通过sort_values()函数按照出生率由高到低的顺序，重新排序得到DataFrame对象B。最后将DataFrame对象B写入文件birthrate.csv中。