写一段代码统计自1960年至今的出生人口

好的，以下是Python代码：

import pandas as pd

# 加载数据集，这里以美国出生人口数据为例
births = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv")

# 选择年份在1960年及以后的数据，并按年份统计出生人口
births_since_1960 = births[births['year'] >= 1960].groupby('year')['births'].sum()

# 打印结果
print(births_since_1960)

运行代码会输出从1960年到最近的一年（根据提供的数据集）各年的出生人口总数。

相关问题

写一段读取数据展示中国人口迁移的python代码

好的，下面是一个简单的代码示例，它可以读取中国人口迁移的数据集，并将其可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('china_population_migration.csv')

# 数据预处理
df['year'] = pd.to_datetime(df['year'], format='%Y')
df.set_index('year', inplace=True)

# 可视化数据
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['total_migration'], label='Total Migration')
plt.plot(df['urbanization_rate'], label='Urbanization Rate')
plt.title('China Population Migration')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Percentage')
plt.legend()
plt.show()

注意：这只是一个简单的示例，实际上，读取和处理数据的方法可能因数据集的不同而有所不同。

编写一段MATLAB预测美国未来20年人口数量的代码

以下是一段MATLAB代码，用于预测未来20年美国的人口数量：

% 导入数据
data = readtable('US_population.csv'); % 从CSV文件中读取数据，文件中包含历史人口数据

% 分离年份和人口数据
year = data.Year;
population = data.Population;

% 创建拟合模型
model = fit(year, population, 'poly2'); % 用二次多项式进行拟合

% 预测未来20年人口数量
future_years = (year(end):1:(year(end)+20))'; % 创建未来20年的年份向量
future_population = model(future_years); % 使用拟合模型预测未来人口数量

% 可视化结果
figure;
plot(year, population, 'b.', future_years, future_population, 'r-');
xlabel('Year');
ylabel('Population (in millions)');
legend('Historical Data', 'Predicted Population');

需要注意的是，此代码依赖于一个名为`US_population.csv`的CSV文件，其中包含了历史人口数据。如果您没有这个文件，可以使用以下代码创建一个虚拟的数据集来测试代码：

year = (1900:10:2010)';
population = [76.2 92.2 106.5 123.2 131.7 150.7 179.3 203.2 226.5 248.7 281.4]';
data = table(year, population);
writetable(data, 'US_population.csv');

这个代码块会生成一个包含虚拟数据的`US_population.csv`文件。