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人口普查数据中如何利用Python发现数据的秘密

这篇文章将为大家详细讲解有关人口普查数据中如何利用Python发现数据的秘密,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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1).全国人口的分布

不同省市的人口数量,在一定的程度上反应出一个地区的发展水平,借助条形图和全国地图的可视化来展示全国的人口数量情况,部分程序如下图所示。

人口普查数据中如何利用Python发现数据的秘密

可视化结果如下图所示:

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通过全国人口数目的可视化展示可以发现(不包括台湾和南海诸岛),全国人口数量当中,广东以超过1.2亿的人口数目成为了全国的人口大省,而山东,河南则是紧随其后。至于人口最少的地区,则是西藏的364.81万的人口数量。

2).全国男女人口比重

作为广大的未婚青年们,男女比重的不同或多或少的关系到我们的终身大事,下图程序是针对于2010年和2020年全国男女人口比例。

人口普查数据中如何利用Python发现数据的秘密

而可视化结果如下图所示:

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通过对比第六次人口普查和第七次人口普查中,全国男性和女性比例来看,男生女生的比例依旧保持着  男生较多的趋势,同时相较于2010年,女性的比重由48.76%降至了48.73%。虽然仅仅是0.03%的衰退,但是在第七次人口普查中男性数量比女性数量多出了3490万人,约为1.6倍的北京市人口。

3).地区人口分布

地区人口的分布,直观的展示出了全国的人口趋向性聚集程度,下图给出的是第六次人口普查和第七次人口普查的地区人口分布比例图。

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从图中的人口分布比例来看,从2010年到2020年这十年间,人口地区分布的趋势十分的相似,人口绝大部分集中在东部地区。

而对比2010年和2020年的人口分布比例,西部地区和东北地区的人口比例在进一步的下降,而东部人口的比重进一步的提升。

在日常的生活中,我们也能够感受到,越来越多的人前往东部地区来寻求发展的机会,作为老工业基地的东北地区,人口流失问题十分的严重。

4).年龄结构构成

年龄的问题一直是我们避不开的问题,我国也在逐步的进入老龄化的社会,下图程序中,利用柱状图来展示我国各个地区的人口年龄组成结构。

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其年龄的构成的可视化展示如下图所示:

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从年龄的结构分布图中可以看出,全国60岁以上的人群占比为18.7%,而东三省则全部的超过了20%,其中辽宁更是达到了25.72%。这也是人口流失带来的一个弊端,劳动力的减少,老年人口比重的提升。而作为人口第一大省的广东,60岁以上的人群比重,仅为12.35,远低于全国平均水平。

5).受教育程度

对于全国受教育程度的评定,这里我们以15岁以上人群,平均的受教育年限作为指标。其可视化结果如下图所示。

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从上图的数据中可以看到,教育数据中,并不包含台湾和南海诸岛的教育数据。北京是全国受教育程度最高的地区,而做为一线城市的北京和上海,其受教育水平都是处在全国的领先水平,可以看出,一线城市对于高学历的人才是非常具有吸引力的。

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本文标题:人口普查数据中如何利用Python发现数据的秘密
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