Python数据分析与可视化典型项目实战（微课版）课件 模块一 人口与 GDP 数据分析.pptx

模块一人口与GDP数据分析Python数据分析与可视化典型项目实战（微课版）

【任务描述】人口是影响国家和地区发展的重要因素，我国在2020年开展了第七次全国人口普查，普查标准时点是2020年11月1日零时。第七次全国人口普查是新时代开展的一次重大国情国力调查，全面查清了我国人口数量、结构、分布等方面的情况，为完善我国人口发展战略和政策体系，促进人口长期均衡发展，科学制定国民经济和社会发展规划，推动经济高质量发展，开启全面建设社会主义现代化国家新征程，向第二个百年奋斗目标进军，提供科学准确的统计信息支持。【任务要求】在JupyterNotebook开发环境中创建tc01-01.ipynb，然后在单元格中编写代码并输出对应的结果。【任务1-1】第七次全国人口普查数据分析与视化

第七次全国人口普查数据分析与视化导入通用模块的代码详见“本书导学”，导入其他模块的代码如下：frommons.utilsimportJsCodeimportrandompd.set_option(precision,2)importaltairasalt1．导入模块

第七次全国人口普查数据分析与视化（1）读取数据2．2020年全国及各地区每10万人口中拥有的各类受教育程度人数分布数据分析与可视化df_edu=pd.read_excel(rdata\2020年地区每10万人口中拥有的各类受教育程度人数.xlsx)（2）查看部分数据df_edu.head()（3）定义列名df_edu.columns=[地区,大学,高中,初中,小学]

第七次全国人口普查数据分析与视化（4）查看是否存在缺失值df_edu.isnull().sum()（5）删除“地区”列中多余的空格df_edu[地区]=df_edu[地区].str.replace(,)（6）复制数据集education=df_edu.copy()（7）计算受教育程度为“其他”的人数education[其他]=100000-education[大学]-education[高中]-education[初中]-education[小学]

第七次全国人口普查数据分析与视化（8）对数据集进行排序education.sort_values(by=[大学,高中,初中,小学,其他],ascending=False,inplace=True)（9）绘制堆叠柱形图matplotlib.rc(figure,figsize=(16,8))education.plot.bar(x=地区,y=[大学,高中,初中,小学,其他],stacked=True)plt.title(各地区每10万人口中各类受教育程度的人数,loc=left,fontsize=20)plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1.1),ncol=10,facecolor=None)plt.xlabel()plt.show()

第七次全国人口普查数据分析与视化图1-1各地区每10万人口中各类受教育程度的人数堆叠柱形图

第七次全国人口普查数据分析与视化（10）重置索引df_edu.set_index(地区,inplace=True)（11）获取列名称和全国各类受教育程度人数edu1=df_edu.iloc[0,:].index.tolist()cedu1=df_edu.iloc[0,:].values.tolist()（12）绘制全国每10万人口中拥有的各类受教育程度人数分布玫瑰图扫描二维码在线浏览电子活页1-1“绘制全国每10万人口中拥有的各类受教育程度人数分布玫瑰图”中的代码及绘制的图形。

第七次全国人口普查数据分析与视化（13）删除“地区”列“全国”对应的行后查看行索引df_edu=df_edu.drop(index=全国)df_edu.index代码如下：Index([北京,天津,河北,山西,内蒙古,辽宁,吉林,黑龙江,上海,江苏,浙江,安徽,福建,江西,山东,河南,湖北,湖南,广东,广西,海南,重庆,四川,贵州,云南,西藏,陕西,甘肃,青海,宁夏,新疆],dtype=object,name=地区)输出结果：（14）绘制各地区每10万人口中各类受教育程度人数的堆叠条形图扫描二维码在线浏览电子活页1-2“绘制各地区每10万人口中各类受教育程度人数的堆叠条形图”中的代码及绘制的图形。

第七次全国人口普查数据分析与视化3．2020年全国及各地区人口性别构成数据