指标 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 2012年 旅客运输平均运距(公里) 237.98 199.18 200.8 190.76 177.5 164.5 154.68 140.96 129.87 87.76 铁路旅客运输平均运距(公里) 366.34 375.14 401.82 419.16 436.38 447.02 471.85 487.8 503.12 518.25 公路旅客运输平均运距(公里) 71.31 67.32 68.07 67.88 67.03 66.3 66.35 63.34 60.7 51.92 水运旅客运输平均运距(公里) 20.27 22.01 29.42 28.44 27.44 26.56 27 28.27 29.03 30.09 民用航空旅客运输平均运距(公里) 1482.14 1510.68 1773.71 1751.13 1724.75 1716.97 1669.62 1616.08 1598.11 1573.69用R语言对这个csv文件进行数据分析，代码写对！

以下是对该CSV文件进行数据分析的R语言代码：

# 读取CSV文件
data <- read.csv("filepath.csv", header = TRUE)

# 查看数据结构
str(data)

# 查看数据摘要
summary(data)

# 绘制旅客运输平均运距的折线图
plot(data$年份, data$旅客运输平均运距, type = "l", xlab = "年份", ylab = "旅客运输平均运距", main = "旅客运输平均运距随时间变化趋势")

# 计算各种运输方式的平均运距
mean_air <- mean(data$民用航空旅客运输平均运距)
mean_rail <- mean(data$铁路旅客运输平均运距)
mean_road <- mean(data$公路旅客运输平均运距)
mean_water <- mean(data$水运旅客运输平均运距)

# 输出平均运距结果
cat("民用航空旅客运输平均运距：", mean_air, "公里\n")
cat("铁路旅客运输平均运距：", mean_rail, "公里\n")
cat("公路旅客运输平均运距：", mean_road, "公里\n")
cat("水运旅客运输平均运距：", mean_water, "公里\n")

注意：在代码中，需要将"filepath.csv"替换为CSV文件的实际路径。此外，这只是一个简单的数据分析示例，您可以根据需要添加更多的数据分析操作。

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指标 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 人口出生率(‰) 6.77 7.52 8.52 10.41 10.86 12.64 13.57 11.99 13.83 13.03 人口死亡率(‰) 7.37 7.18 7.07 7.09 7.08 7.06 7.04 7.07 7.12 7.13 人口自然增长率(‰) -0.6 0.34 1.45 3.32 3.78 5.58 6.53 4.93 6.71 5.9读取数据通过可视化的形式展示人口增长率的python代码怎么写

可以使用Python中的Matplotlib库来可视化展示人口增长率数据。以下是一个简单的示例代码，可以根据自己的数据进行修改：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
years = [2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022]
growth_rates = [-0.6, 0.34, 4.93, 6.53, 5.58, 3.78, 3.32, 1.45, 0.34, -0.6]

# 可视化
plt.plot(years, growth_rates, marker='o')
plt.title('Population Growth Rates')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Growth Rate (‰)')
plt.show()

该代码会绘制出一个折线图，其中x轴表示年份，y轴表示人口增长率。可以根据需要修改标签、颜色、线型等参数来自定义图表的外观。

指标 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 年末总人口(万人) 141175 141260 141212 141008 140541 140011 139232 138326 137646 136726 0-14岁人口(万人) 24678 25277 23689 23751 23522 23252 22824 22712 22423 15-64岁人口(万人) 96526 96871 99552 100065 100528 100943 100978 101032 101041 65岁及以上人口(万人) 20978 20056 19064 17767 16724 15961 15037 14524 13902 13262读取该excel表，用可视化的形式展现的python代码怎么写

要读取Excel表格并进行可视化展示，需要使用Python中的pandas和matplotlib库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('population.xlsx')

# 绘制折线图
plt.plot(data['年份'], data['年末总人口(万人)'], label='年末总人口(万人)')
plt.plot(data['年份'], data['0-14岁人口(万人)'], label='0-14岁人口(万人)')
plt.plot(data['年份'], data['15-64岁人口(万人)'], label='15-64岁人口(万人)')
plt.plot(data['年份'], data['65岁及以上人口(万人)'], label='65岁及以上人口(万人)')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人口数量（万人）')
plt.title('中国人口变化趋势')

# 显示图形
plt.show()

其中，`population.xlsx`是包含人口数据的Excel表格文件，需要放在与Python文件相同的目录下。这段代码将读取Excel表格中的数据，并绘制出四条折线图，分别表示年末总人口、0-14岁人口、15-64岁人口和65岁及以上人口随时间的变化趋势。最后显示图形。