python分析人口出生率代码_国家统计局居然也能用的上Python?人口数据Python脚本了解一下?…[通俗易懂]

python分析人口出生率代码_国家统计局居然也能用的上Python?人口数据Python脚本了解一下?…[通俗易懂]原标题:国家统计局居然也能用的上Python?人口数据Python脚本了解一下?通过采集国家统计局“国家数据”网站中提供的中国历年人口数据,并对数据进行可视化的探索,发现了一些有意思和令人深思的现象和趋势。有一些小伙伴后台留言希望公布一下采集“国家数据”网站人口数据的代码,在这里,就将总人口、人口出生率、人口年龄结构和人口平均寿命4项数据的代码公布出来,方便大家学习和使用。文章目录涉及到的模块在这…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

原标题:国家统计局居然也能用的上Python?人口数据Python脚本了解一下?

通过采集国家统计局“国家数据”网站中提供的中国历年人口数据,并对数据进行可视化的探索,发现了一些有意思和令人深思的现象和趋势。

有一些小伙伴后台留言希望公布一下采集“国家数据”网站人口数据的代码,在这里,就将总人口、人口出生率、人口年龄结构和人口平均寿命4项数据的代码公布出来,方便大家学习和使用。

文章目录

涉及到的模块

在这里使用到的第三方库有requests,通过pip命令即可直接安装:

pip install requests

使用到的内置库有:

json:用于解析接口返回的数据;

csv:用于将数据写入到CSV文件中;

同时使用到的header请求头为:

headers = {

‘Host’: ‘data.stats.gov.cn’,

‘Connection’: ‘keep-alive’,

‘Accept’: ‘application/json, text/java, */*; q=0.01’,

‘X-Requested-With’: ”,

‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36’,

‘Referer’: ‘http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01’,

‘Accept-Encoding’: ‘gzip, deflate’,

‘Accept-Language’: ‘zh-CN,zh;q=0.9’,

}

生成年份列表

# 获取年份列表

def get_year_list():

year_list = []

for i in range(1949,2017):

year_list.append(str(i))

return year_list

总人口

总人口数据中包含年份、总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口5项,保存为总人口.csv文件:

# 总人口

def get_total_population():

year_list = get_year_list()

with open(‘总人口.csv’, ‘a+’, encoding=’utf-8′, newline=”) as files:

fieldnames = [‘年份’, ‘年末总人口(万人)’, ‘男性人口(万人)’, ‘女性人口(万人)’, ‘城镇人口(万人)’, ‘乡村人口(万人)’]

writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)

writer.writeheader()

for year in year_list:

url = ‘http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D’.format(

year=year)

wbdata = requests.get(url, headers=headers)

jsdata = json.loads(wbdata.text)

data = jsdata[‘returndata’][‘datanodes’]

item = {

‘年份’: year + ‘年’,

‘年末总人口(万人)’: data[0][‘data’][‘data’], # 年末总人口(万人)

‘男性人口(万人)’: data[1][‘data’][‘data’], # 男性人口(万人)

‘女性人口(万人)’: data[2][‘data’][‘data’], # 女性人口(万人)

‘城镇人口(万人)’: data[3][‘data’][‘data’], # 城镇人口(万人)

‘乡村人口(万人)’: data[4][‘data’][‘data’], # 乡村人口(万人)

}

print(item)

writer.writerow(item)

人口出生率、死亡率和自然增长率

包含年份、出生率、死亡率、自然增长率4项数据,数据保存为出生死亡及自然增长率.csv文件:

# 人口出生率、死亡率和自然增长率

def get_birth_death_rate():

year_list = get_year_list()

with open(‘出生死亡及自然增长率.csv’,’a+’,encoding=’utf-8′,newline=”) as files:

fieldnames = [‘年份’, ‘出生率’, ‘死亡率’, ‘自然增长率’]

writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)

writer.writeheader()

for year in year_list:

url = ‘http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D’.format(year=year)

wbdata = requests.get(url,headers=headers)

jsdata = json.loads(wbdata.text)

data = jsdata[‘returndata’][‘datanodes’]

item = {

‘年份’ : year+’年’,

‘出生率’ : data[0][‘data’][‘data’], # 人口出生率

‘死亡率’ : data[1][‘data’][‘data’], # 人口死亡率

‘自然增长率’ : data[2][‘data’][‘data’], # 人口自然增长率

}

print(item)

writer.writerow(item)

人口年龄结构及抚养比

包含年份、年末总人口、0-14岁人口、15-64岁人口、65岁及以上人口、总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比8项数据,数据保存为人口年龄结构及抚养比.csv文件:

def get_age_structure():

year_list = get_year_list()

with open(‘人口年龄结构及抚养比.csv’, ‘a+’, encoding=’utf-8′, newline=”) as files:

fieldnames = [‘年份’, ‘年末总人口(万人)’, ‘0-14岁人口(万人)’, ’15-64岁人口(万人)’, ’65岁及以上人口(万人)’, ‘总抚养比(%)’, ‘少儿抚养比(%)’, ‘老年抚养比(%)’]

writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)

writer.writeheader()

for year in year_list:

url = ‘http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D’.format(

year=year)

wbdata = requests.get(url, headers=headers)

jsdata = json.loads(wbdata.text)

data = jsdata[‘returndata’][‘datanodes’]

item = {

‘年份’: year + ‘年’,

‘年末总人口(万人)’: data[0][‘data’][‘data’], # 年末总人口(万人)

‘0-14岁人口(万人)’: data[1][‘data’][‘data’], # 0-14岁人口(万人)

’15-64岁人口(万人)’: data[2][‘data’][‘data’], # 15-64岁人口(万人)

’65岁及以上人口(万人)’: data[3][‘data’][‘data’], # 65岁及以上人口(万人)

‘总抚养比(%)’: data[4][‘data’][‘data’], # 总抚养比(%)

‘少儿抚养比(%)’: data[5][‘data’][‘data’], # 少儿抚养比(%)

‘老年抚养比(%)’: data[6][‘data’][‘data’], # 老年抚养比(%)

}

print(item)

writer.writerow(item)

人口平均预期寿命

包含年份、平均预期寿命、男性平均预期寿命、女性平均预期寿命4项数据,数据保存为人口平均预期寿命.csv文件:

def get_avg_life():

year_list = get_year_list()

with open(‘人口平均预期寿命.csv’, ‘a+’, encoding=’utf-8′, newline=”) as files:

fieldnames = [‘年份’, ‘平均预期寿命(岁)’, ‘男性平均预期寿命(岁)’, ‘女性平均预期寿命(岁)’]

writer = csv.DictWriter(files, fieldnames=fieldnames)

writer.writeheader()

for year in year_list:

url = ‘http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgnd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22{year}%22%7D%5D’.format(

year=year)

wbdata = requests.get(url, headers=headers)

jsdata = json.loads(wbdata.text)

data = jsdata[‘returndata’][‘datanodes’]

item = {

‘年份’: year + ‘年’,

‘平均预期寿命(岁)’: data[0][‘data’][‘data’], # 男性平均预期寿命(岁)

‘男性平均预期寿命(岁)’: data[1][‘data’][‘data’], # 人口死亡率

‘女性平均预期寿命(岁)’: data[2][‘data’][‘data’], # 人口自然增长率

}

print(item)

writer.writerow(item)

打包

加我微信:Python654472766 人口统计即可获取源码哦!

责任编辑:

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/197638.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • C++ 中的容器类详解

    C++ 中的容器类详解C++中的容器类包括“顺序存储结构”和“关联存储结构”,前者包括vector,list,deque等;后者包括set,map,multiset,multimap等。若需要存储的元素数在编译器间就可以确定,可以使用数组来存储,否则,就需要用到容器类了。1、vector    连续存储结构,每个元素在内存上是连续的;    支持高效的随机访问和在尾端插入/删除操作,但其他位置的插入/删除操…

    2022年9月13日
    0
  • ds什么意思_小店源码

    ds什么意思_小店源码介绍:云铺购最新Ds网系统无后门全开源可运营版本控制端功能支持一键通秒搭建Ds网站点,一键新增修改站点版本,支持QQ一键通登录自主添加站点域名管理站点,可配置后台安全访问域名白名单IP(实时保护)控制端支持一键备份旗下所有站点数据,共享数据版大大减少服务器压力主站点功能前后台支持QQ一键通登录,前台风格8套内页风格3套,免密支付,订单代付自定义网站公告导航,等级配置,邮箱配置,密匙配置,站点一键通装修支持一键通秒对接云铺购系统,玖伍系统,亿乐系统,各大卡盟系统,网商系统等对接商品价格支持

    2022年8月13日
    3
  • linux设备驱动程序注冊过程具体解释

    linux设备驱动程序注冊过程具体解释

    2021年12月8日
    38
  • 哈希函数和哈希表

    哈希函数和哈希表哈希函数和哈希表 1 什么是哈希函数它是一种映射关系 它可以把任意长度的输入映射到任意一个固定长度的整数值 也称为散列函数 其值是十六进制的数 说白了 哈希函数就是用来将 key value 结构中关键字值转换为数组的下标的函数 一般都是通过取模 而且这样子在数据量很大的情况下一般是均匀分布的 然后将该结构存放到数组中去 然后这个数组就叫做哈希表 这个固定长度不是说所有长度的输入获取到的整数

    2025年6月26日
    0
  • 通用计算机的发展历程,中国计算机发展史

    通用计算机的发展历程,中国计算机发展史中国计算机发展史以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!1、第一代电子管计算机研制(1958-1964年)我国从1957年在中科院计算所开始研制通用数字电子计算机,1958年8月1日该机可以表演短程序运行,标志着我国第一台电子数字计算机诞生。机器在738厂开始少量生产,命名为103型计算机(即DJS-1型)。19…

    2022年10月19日
    0
  • java小型图书馆管理系统

    java小型图书馆管理系统根据需求,建立了一个BookMgr类,该类为实现小型图书馆的各个需求。为了和用户有一个良好的交互,根据需求且满足要求中的隐藏条件,先命名了交互的菜单函数printMenu1(),代码如下:publicvoidprintMenu1(){          System.out.println(“欢迎使用图书馆管理系统”);          Syst

    2022年7月8日
    21

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号