怎么用python引入csv文件生成图形并进行数据分析

根据表中的2000- 2019年年末总人口数据绘制相应的各种图形并做数据分析。
1.2000-2019年年末总人口散点图
2.2000-2019年年末总人口折线图
3.2000-2019年末各年龄段总人口散点图
4.2000-2019年末各年龄段总人口点线图
5.2019年各年龄段年末总人口饼图
6.2019年各年龄段年末总人口柱形图

首先需要安装必要的Python库，包括pandas、matplotlib和numpy。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib numpy

接下来，我们需要读取csv文件并将数据转换为DataFrame格式。假设数据文件名为“population.csv”，则可以使用以下代码进行读取：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('population.csv')

接下来，我们可以根据需求绘制不同类型的图表。以下是一些示例代码：

1. 2000-2019年年末总人口散点图

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['Year'], df['Total Population'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Total Population')
plt.title('Scatter Plot of Total Population from 2000 to 2019')
plt.show()

2. 2000-2019年年末总人口折线图

plt.plot(df['Year'], df['Total Population'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Total Population')
plt.title('Line Plot of Total Population from 2000 to 2019')
plt.show()

3. 2000-2019年末各年龄段总人口散点图

age_columns = ['Age 0-4', 'Age 5-9', 'Age 10-14', 'Age 15-19', 'Age 20-24',
               'Age 25-29', 'Age 30-34', 'Age 35-39', 'Age 40-44', 'Age 45-49',
               'Age 50-54', 'Age 55-59', 'Age 60-64', 'Age 65-69', 'Age 70-74',
               'Age 75-79', 'Age 80-84', 'Age85+']

for age_col in age_columns:
    plt.scatter(df['Year'], df[age_col], label=age_col)

plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population')
plt.title('Scatter Plot of Population by Age from 2000 to 2019')
plt.legend()
plt.show()

4. 2000-2019年末各年龄段总人口点线图

for age_col in age_columns:
    plt.plot(df['Year'], df[age_col], label=age_col)

plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Population')
plt.title('Line Plot of Population by Age from 2000 to 2019')
plt.legend()
plt.show()

5. 2019年各年龄段年末总人口饼图

age_2019 = df[df['Year'] == 2019][age_columns].values[0]
labels = age_columns
plt.pie(age_2019, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Pie Chart of Population by Age in 2019')
plt.show()

6. 2019年各年龄段年末总人口柱形图

age_2019 = df[df['Year'] == 2019][age_columns].values[0]
plt.bar(labels, age_2019)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Population')
plt.title('Bar Chart of Population by Age in 2019')
plt.show()

以上代码仅提供了基本的绘图示例，具体的数据分析需要根据实际需求进行调整和修改。