按性别分列的出生总数
sex
F 90993
M 110493
Name :births,dtype:int64
该回答引用ChatGPT
以下是如何使用 Pandas 创建一个包含所给信息的 DataFrame 的示例代码：
import pandas as pd
data = {'sex': ['F', 'M'], 'births': [90993, 110493]}
df = pd.DataFrame(data)
这个代码会创建一个字典 data，其中包含 'sex' 和 'births' 两个键和对应的值。然后，使用这个字典创建一个 Pandas DataFrame df。
你可以通过直接调用 df 来打印这个 DataFrame：
print(df)
这个命令的输出为：
sex births
0 F 90993
1 M 110493
你也可以通过索引 DataFrame 来访问特定的列：
print(df['sex'])
这个命令的输出为：
0 F
1 M
Name: sex, dtype: object
通过 .loc，你可以访问特定的行：
print(df.loc[0])
这个命令的输出为：
sex F
births 90993
Name: 0, dtype: object
你的源数据是啥格式啊？还是要分别录入的？
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
以下是能够生成你要求的结果的Python代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据帧
births = pd.DataFrame({'sex': ['F', 'M'], 'births': [90993, 110493]})
# 绘制柱状图
births.plot(kind='bar', x='sex', y='births', legend=False)
plt.title('Births by Gender')
plt.xlabel('Gender')
plt.ylabel('Number of Births')
plt.show()
输出结果应该会是一个带有性别标签的柱状图，其中x轴表示性别，y轴表示出生总数，F表示女性，M表示男性。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: