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怎么用Python分析人口數據

發布時間:2021-11-19 13:39:55 來源:億速云 閱讀:536 作者:iii 欄目:編程語言

本篇內容介紹了“怎么用Python分析人口數據”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

一、分析目標

新中國成立70,經歷了許許多多的風風雨雨,政策、經濟、文化也有很多的變化,人口也隨之變化。

人口變化對社會經濟發展帶來巨大而深遠的影響,所以今天我們從多角度來分析我國人口變化:

  1. 人口總數

  2. 男女比

  3. 城鎮化

  4. 增長率

  5. 人口結構

二、爬取數據

關于我國人口的數據來源,可以從“國家數據”網站中獲取。這是一個由國家統計局提供的網站,里面有很多國家公開的數據信息!

怎么用Python分析人口數據

1.請求單頁數據

在國家數據網站中,有從新中國成立到2018年的人口相關數據。

怎么用Python分析人口數據

在人口數據中,有三項是我們需要的數據:總人口、增長率、人口結構。

我們按F12查看一下請求的鏈接,然后復制鏈接使用requests請求數據。

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只使用一個簡單的get請求,就把數據獲取了,而且返回的直接是json數據!

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2.分頁數據

我們此次的目的是抓取從新中國至今的所有人口數據,而頁面中最多可以獲取近20年的數據,所以我們需要分析網頁請求中關于分頁的參數。

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分析請求參數豬哥發現主要有兩個參數:zb、sj,分別表示指標和時間。

怎么用Python分析人口數據
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參數:sj=LAST10,表示近10年,于是豬哥猜想:sj=LAST70 是不是就可以獲取70年的數據呢?

怎么用Python分析人口數據

然后我們再將zb參數更換,獲取到所有的數據!

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3.保存Excel

獲取到數據之后,我們先將數據清洗,提取出我們需要的數據,然后整理保存到Excel中,數據處理方面我們仍然使用 潘大師(pandas)。

怎么用Python分析人口數據

我們來看看保存的excel文件數據。

怎么用Python分析人口數據

4.2019年數據

目前數據唯一的不完整就是沒有2019年的數據,因為2019年剛剛完結所以數據還沒有登記到網站上,我們只能自己算出來然后補齊。

怎么用Python分析人口數據

豬哥根據2020年1月17日,國家統計局發布了 2019年國民經濟報告中關于人口的數據得出了2019年的相關數據。

怎么用Python分析人口數據

來看看完整的70年人口數據。

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三、數據分析

數據保存完畢后我們就可以開始數據分析步驟了,一般在我們數據分析之前我們需要有個思路:要分析什么?從哪些角度分析?選擇何種可視化圖形?得出了什么結論?(當然實際工作時的分析報告需要更為嚴謹,但大體思路類似。)

1.總人口

首先我們提取Excel中的“年末總人口”這一列的數據進行分析。

怎么用Python分析人口數據

直接上代碼,豬哥先使用潘大師讀取Excel,然后再獲取總人口的列數據(完整代碼請查看源碼)。

怎么用Python分析人口數據

上面的代碼和之前畫曲線有點不同的是:添加了自定義曲線背景色和區域色的功能,下次有同學想自定義pyecharts曲線背景就可以參考這里的代碼。

在下圖中豬哥標注了四個點:

  1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

  2. 1949年:新中國成立,總人口 5.42億

  3. 1980年:計劃生育正式開始,總人口 9.87億

  4. 2016年:全面放開二胎,總人口 13.83億

  5. 2019年:總人口 14億

怎么用Python分析人口數據

通過觀察總人口曲線圖得知:

  1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

  2. 人口總體在增加,但增長曲線慢慢放緩,據社科院預測:中國人口將在2029年達到峰值14.42億,往后逐步下降

  3. 新中國成立至今(2020年)唯一出現人口減少的是1960和1961年,這兩年是我國的自然災害年。

怎么用Python分析人口數據

根據總人口數,我們再來分析一下 執行計劃生育生育前31年與 后31年增長的人口分別是多少?

怎么用Python分析人口數據

根據上圖我們可以看出:計劃生育確實控制了人口的增長!

而放開二胎后并未迎來生育高峰期,聯合國相關機構發布的《世界人口展望》2017修訂版給出了類似的預期。它傾向于認定中國人口已經開始了倒V型反轉,在人口到達高峰后,2050年將會保持13億多,然后就會加速下滑(低、中、高三種生育率,來自聯合國人口基金)。

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2.男女人口比例

我們經常會聽到別人說:“中國男女比例失衡,將有3000萬中國男性娶不到老婆”。

其實這是我國男女比例失衡造成的結果。

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下面豬哥就從以下4個角度來分析我國男女比例的關系:

  1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

  2. 2019年男女比

  3. 男性占總人口比例

  4. 男女人口數曲線

  5. 男女人口數差值

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根據上面4圖我們可以得出一些結論:

  1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

  2. 新中國成立以來男性人口一直比女性人口多,可能與我國重男輕女思想有一定關系。

  3. 男性占比最高是在新中國成立之初為51.96%,最低是在1996年為50.82%。下圖是來自快易數據提供的 中國、印度、日本、英國、美國  五國的男性占比圖,從圖中可以清晰看出中國與印度的男女比一直處于失衡狀態。

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    3.2000年我國男女人口差值最大為4131萬人,最小差值是在1965年為1718萬人。

    4.2006年以來我國男女比例失衡狀況逐年緩解

我國到底有多少男性同胞們會打光棍? 由于篇幅有限,我們下期做一個專題分析這個問題!

3.人口城鎮化

有很多同學不理解何為“人口城鎮化”,下面豬哥引用百度百科的介紹:

人口城鎮化是指農村人口轉變為城鎮人口、農業人口轉變為非農業人口的過程,它是社會生產力發展到一定階段的產物。

城鎮化是一個綜合指標,可以用來衡量當地經濟發展情況、基礎設施和人民生活水平。

同時,城鎮化的進程也是房地產市場在需求層面的重要支撐力量,下圖是一張人口城鎮化與社會發展關系的圖。

怎么用Python分析人口數據

根據美國地理學家諾瑟姆對世界各國城市化的研究,世界城市化分為三個階段:

  1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

  2. 初期(人口城鎮化在30%以下):農村人口占優勢,工農業生產力水平較低,工業提供就業機會少,農業剩余勞動力得不到釋放。

  3. 中期(人口城鎮化30%~70%):工業基礎比較雄厚,經濟實力明顯增強,農村勞動生產率提高,剩余勞動力轉向工業,城市人口比重快速突破50%,而后上升到70%。

  4. 后期(人口城鎮化70%~90%):農村人口向城鎮人口的轉化趨于停止,農村人口占比穩定在10%左右,城市人口可以達到90%左右,趨于飽和,這個過程的城市化不再是人口從農村流向城市,而是城市人口在產業之間的結構性轉移,主要是從第二產業向第三產業轉移。

來看看我國人口城鎮化數據分析:

怎么用Python分析人口數據

由上圖分析可知:

  1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

  2. 2019年我國人口城鎮化達到60.6%,處于人口城鎮化的中期。

  3. 1995年我國鄉村人口達到峰值:8.59億。

  4. 1996年我國城鎮化步伐加快,同年城鎮化超過30%,進入城鎮化的中期。

  5. 在2010年我國城市人口與鄉村人口持平約為6.7億,城鎮化為50%。

聯合國對中國人口城鎮化進程進行了預測:我國城鎮化初期是1949年~1995年,中期是1996年~2032年,后期是2033年以后。

怎么用Python分析人口數據

4.人口增長率

數據可視化的代碼豬哥就不放出來了,想看的同學直接取看源碼吧,我們直接看圖片。

怎么用Python分析人口數據

由上圖得知:

  1. 鴻蒙官方戰略合作共建——HarmonyOS技術社區

  2. 在自然災害三年(1959、1960、1961)我國人口死亡率陡增,出生率也下降,人口出現新中國成立以來第一次負增長!

  3. 在自然災害過后的兩年(1962、1963)迎來我國最大的一波生育潮,我們通過2010年人口第五次普查的數據也可以驗證這個結論。

怎么用Python分析人口數據

    3.自然災害三年過后我國的死亡率一直趨于穩定,維持在6-7‰左右。

    4.我國出生率整體一直在下降,在計劃生育之前出生率就在下降。

    5.在2016年我國全面放開二胎之后的三年(2017-2019),出生率并沒有出現好轉,反而持續走低。

目前的育齡婦女基本都是85-90后,受計劃生育(1980年)影響,育齡婦女人數比以前少了,生孩子的數量自然就比以前少了,這一情況會持續下去。

出生率降低,死亡率增加,人口增長就慢慢放緩,社科院預測在2029年左右我國人口達到峰值(14.42億)之后慢慢減少!

題外話:豬哥在爬取數據之后,發現 國家數據網站 提供的數據也是有誤的:1961年人口比1960年人口下降,而增長率卻為整數!

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5.年齡結構

人口年齡結構是衡量 老齡化 與 人口紅利 的指標。

老齡化:指老年人口相對增多,在總人口中所占比例不斷上升的過程,國際上通常看法是,當一個國家或地區60歲以上老年人口占人口總數的10%,或65歲以上老年人口占人口總數的7%,即意味著這個國家或地區的人口處于老齡化社會。  ——百度百科

老齡化是每個國家每個社會都會經歷的階段,目前來講發達國家的老齡化問題比發展中國家更嚴重,據快易數據提供的一份  世界各國老齡化排名來看,中國只排到了65名,第一名是日本,而前幾名基本都是歐洲國家。

怎么用Python分析人口數據

人口紅利:經濟學術語,是指一個國家的勞動年齡人口占總人口比重較大,撫養率比較低,為經濟發展創造了有利的人口條件,整個國家的經濟呈高儲蓄、高投資和高增長的局面。

人口紅利簡單來說就是 勞動力人口數 大于 非  勞動力人口,勞動人口比例較高,保證了經濟增長中的勞動力需求,勞動力資源豐富和成本優勢已經使中國成為世界工廠和世界經濟增長的引擎。

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從上面三圖分析我們可得:

  1. 1982年我國 0-14歲少兒占比33.59%,而2019年減至17.9%,比例減至近半。

  2. 2019年我國65歲以上人口占比為12.57%,已經進入老齡化社會。世界有92個國家進入老齡化,中國排在65。

  3. 2010年我國總撫養比達到最低為:34.2%,意味著每3個勞動力需要養一個老人或小孩。

  4. 人口紅利在2010年達到頂峰,之后在慢慢降低。

2019年我國老年人口為1.76億,中國的老齡化即將進入快速老齡化階段,目前我國多個省的養老金告急,我國養老金體系改革迫在眉睫。

“怎么用Python分析人口數據”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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