Python数据可视化：计算并展示2015年后的平均死亡率

资源摘要信息:"本资源致力于解释如何通过Python编程语言处理和分析数据，并使用matplotlib库进行数据可视化。首先，我们需要从CSV文件中收集数据，并计算两个不同时间段（2015-2019年和2020年及以后）的平均死亡率（ADR）。随后，我们将对这些数据进行必要的转换，使其以列表形式呈现。最终目的是利用matplotlib库创建一个图表，其中X轴表示年份，Y轴表示ADR数据。此外，还提到了测试matplotlib的功能，确保其能够成功绘制图形并保存为PNG格式的图像。" 知识点详述： 1. 数据收集与处理： - 需要从CSV（逗号分隔值）文件中读取数据，这是一种常用的文本文件格式，用于存储表格数据。 - 在Python中，可以使用`pandas`库来处理CSV文件，因为`pandas`提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。 - 对于日期范围（2015-2019年和2020年及以后），需要通过数据筛选功能来提取对应年份的数据。 2. 计算平均死亡率（ADR）： - ADR是指在特定时间段内的死亡人数与人口总数的比率。 - 需要计算每个年份的ADR，这可能涉及到数据的分组和聚合操作。 - Python中的`numpy`或`pandas`库提供了强大的数学运算功能，可以用来执行这些计算。 3. 数据转换： - 对于图表展示，需要将数据转换成列表形式，以便于matplotlib库能够读取和绘制。 - 数据转换可能包括对ADR值进行归一化或标准化处理，以确保图表中的数据展示更加清晰。 4. 数据可视化： - matplotlib是一个强大的Python库，专门用于创建图表和数据可视化。 - 通过使用matplotlib，可以创建折线图、条形图、散点图等多种类型的图表。 - 在本例中，我们需要创建一个折线图，OX轴代表年份，OY轴代表ADR数据。这有助于观察不同年份ADR的变化趋势。 5. 测试和输出结果： - 在完成图表的绘制后，需要进行测试以确保图表能够正确显示，并且matplotlib库能够将图表保存为PNG格式的图像。 - 测试可以包括验证图表的准确性、数据点的正确性以及图像的保存功能。 6. Python编程基础： - 本资源的实现需要具备Python基础编程知识，如变量、控制流、循环、函数等。 - 对于使用pandas和matplotlib库的高级操作，需要对这些库的功能有一定的了解。 7. CSV文件操作： - CSV文件因其结构简单、易于读写而被广泛使用，但其不支持数据类型区分、没有固定的结构等特点可能导致操作错误。 - 在处理CSV文件时，需要对文件的结构有清晰的了解，例如数据的行和列的排列方式。 通过上述知识点，我们可以看到，这项工作涉及到了数据处理、数据分析、数据可视化和Python编程的多个方面，是一个典型的利用编程技术解决实际问题的案例。通过掌握这些知识点，可以有效地处理和分析数据，最终以图表的形式展示出来，以供进一步的分析或报告使用。