一：数据介绍

数据来源：预期寿命数据集 - Heywhale.com

该数据提供了中国各地区在第七次人口普查（2020年）中的平均预期寿命，包括男性和女性的预期寿命。该表具有93行和3列。以下是关于这个数据表的具体信息：

• 指标名称（object 类型）：包含93个非空值，这个列描述了不同的预期寿命指标，例如“平均预期寿命（岁）”、“男性（岁）”和“女性（岁）”。
• 地区（object 类型）：包含93个非空值，表示中国各个省份或直辖市。
• 第七次人口普查（2020年）（float64 类型）：包含93个非空值，这个列提供了相应地区和指标名称下的预期寿命数据。

二：数据分析

先读取数据：

import numpy as np
import pandas as pddf = pd.read_excel("中国平均预期寿命.xlsx")
# 显示数据框的前五行
df

演示数据如下：

然后大致查看下数据特征：

df.describe()

结果如下：

可以看出数据无缺失值且平均寿命为78岁。

1：中国各省份平均寿命排名

1. 数据集包含三个列：指标名称、地区和第七次人口普查（2020年）的数据。
2. 我们可以分析“平均预期寿命（岁）”这一指标，因此可以先筛选出这一指标的数据。
3. 接下来，我们可以比较不同地区或不同性别的平均预期寿命。
4. 最后，我们可以使用图表来可视化探索结果。

life_expectancy_data = df[df['指标名称'] == '平均预期寿命（岁）']sorted_life_expectancy = life_expectancy_data.sort_values(by='第七次人口普查（2020年）', ascending=False).reset_index(drop=True)import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.barh(sorted_life_expectancy['地区'], sorted_life_expectancy['第七次人口普查（2020年）'], color='lightgreen')
plt.xlabel('平均预期寿命（岁）')
plt.ylabel('省份')
plt.title('中国各省份平均预期寿命排名（2020年）')
plt.gca().invert_yaxis()  
plt.grid(axis='x')plt.show()

整体来说，这段代码的目的是创建一个条形图，展示中国各省份在2020年的平均预期寿命，并按照寿命的长短进行排序。图表是水平的，省份名称在y轴上，平均预期寿命在x轴上。

可视化图表如下：

平均预期寿命城市排名分别从上到下依次为上海，北京，天津等，符合预期的想法。

2：中国不同省份男性和女性的平均预期寿命

1. 要将性别因素纳入分析，我们首先需要从数据集中筛选出男性和女性的平均预期寿命数据。
2. 接着，我们可以计算全国男性和女性的平均预期寿命，并进行比较。
3. 最后，我们可以使用条形图来可视化不同省份男性和女性的平均预期寿命，以便比较性别差异。

male_life_expectancy = df[df['指标名称'] == '男性（岁）']
female_life_expectancy = df[df['指标名称'] == '女性（岁）']national_avg_male_life_expectancy = male_life_expectancy['第七次人口普查（2020年）'].mean()
national_avg_female_life_expectancy = female_life_expectancy['第七次人口普查（2020年）'].mean()fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
bar_width = 0.35
index = range(len(male_life_expectancy))male_bars = ax.bar(index, male_life_expectancy['第七次人口普查（2020年）'], bar_width, label='男性', color='lightblue')
female_bars = ax.bar([i + bar_width for i in index], female_life_expectancy['第七次人口普查（2020年）'], bar_width, label='女性', color='lightpink')ax.set_xlabel('省份')
ax.set_ylabel('平均预期寿命（岁）')
ax.set_title('中国不同省份男性和女性的平均预期寿命（2020年）')
ax.set_xticks([i + bar_width / 2 for i in index])
ax.set_xticklabels(male_life_expectancy['地区'], rotation=45)
ax.legend()plt.show()

整体来说，这段代码的目的是创建一个条形图，展示中国不同省份男性和女性在2020年的平均预期寿命，并进行比较。图表中男性和女性的条形图并排显示，以便于直观比较。

可视化结果如下：

1. 我们成功绘制了展示不同省份男性和女性平均预期寿命的条形图。
2. 图表显示，几乎所有省份女性的平均预期寿命高于男性。

# Calculate the national average life expectancy for males and females
national_avg_male_life_expectancy = male_life_expectancy['第七次人口普查（2020年）'].mean()
national_avg_female_life_expectancy = female_life_expectancy['第七次人口普查（2020年）'].mean()national_avg_male_life_expectancy, national_avg_female_life_expectancy

进一步得到全国男性的平均预期寿命为75.50岁，女性的平均预期寿命为80.70岁的结论。

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