使用Python寻找最大人口年份的程序

在人类历史上，有许多标志性的事件，其中一个就是世界人口的快速增长。我们可以使用Python编写一个程序，通过联合国公布的数据，来找到世界人口最多的年份是哪一年。

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数据获取

首先，我们需要获取联合国公布的数据。联合国提供了一个开放数据接口，可以通过Python获取数据。从联合国统计司获取数据时，需要事先阅读和接受《服务条款》和《使用协议》。然后，我们可以使用Python编写代码来获取数据。

import requests

# 设置URL
url = 'http://esa.un.org/unpd/wpp/DVD/Files/1_Indicators%20(Standard)/EXCEL_FILES/1_Population/WPP2019_POP_F01_1_TOTAL_POPULATION_BOTH_SEXES.xlsx'

# 获取数据
response = requests.get(url)

# 存储数据
with open('population.xlsx', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

此代码段使用requests库从URL中获取Excel文件，然后将Excel文件存储在本地。因为我们将使用pandas库来读取数据。

数据处理

我们已经成功地将Excel文件下载到本地，现在可以使用pandas库来读取数据并进行预处理。我们只需读取总人口的数据，即将两个性别的人口相加，再将各个年龄组的总人口相加，然后在使用时间序列数据时重塑数据集。我们可以使用以下代码将数据读入内存。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('population.xlsx', sheet_name='ESTIMATES', skiprows=[i for i in range(16)], na_values=['…', 'NaN'])

# 选择数据中当前和过去总人口数据的列
total_population = df[['Reference date (as of 1 July)', 'Region, subregion, country or area *', 'Type', 'Variant', 'Value']]

# 筛选出数据中的总人口类型
total_population = total_population[total_population['Type'] == 'Total population']

# 去掉数据中的多余列，只保留国家、年份和人口数量
total_population = total_population[['Reference date (as of 1 July)', 'Region, subregion, country or area *', 'Value']]
total_population.columns = ['year', 'country', 'population']

# 将人口数量转换为整数，时间类型转换为整数
total_population['population'] = total_population['population'].apply(int)
total_population['year'] = total_population['year'].apply(int)

分析数据

将数据进行处理后，我们就可以进入数据分析阶段。我们可以通过以下代码对世界人口进行汇总，查找最大值和相应的年份。

# 对年份进行分组，获取全球总人口
total_yearly_population = total_population.groupby(['year'])['population'].sum().reset_index()

# 查找人口最多的年份及对应的人口数量
max_year = total_yearly_population['year'][total_yearly_population['population'].idxmax()]
max_population = total_yearly_population['population'].max()

print(f'The year with the maximum population is {max_year} with {max_population} people.')

完整代码

import requests
import pandas as pd

# 设置URL
url = 'http://esa.un.org/unpd/wpp/DVD/Files/1_Indicators%20(Standard)/EXCEL_FILES/1_Population/WPP2019_POP_F01_1_TOTAL_POPULATION_BOTH_SEXES.xlsx'

# 获取数据
response = requests.get(url)

# 存储数据
with open('population.xlsx', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

# 读取数据
df = pd.read_excel('population.xlsx', sheet_name='ESTIMATES', skiprows=[i for i in range(16)], na_values=['…', 'NaN'])

# 选择数据中当前和过去总人口数据的列
total_population = df[['Reference date (as of 1 July)', 'Region, subregion, country or area *', 'Type', 'Variant', 'Value']]

# 筛选出数据中的总人口类型
total_population = total_population[total_population['Type'] == 'Total population']

# 去掉数据中的多余列，只保留国家、年份和人口数量
total_population = total_population[['Reference date (as of 1 July)', 'Region, subregion, country or area *', 'Value']]
total_population.columns = ['year', 'country', 'population']

# 将人口数量转换为整数，时间类型转换为整数
total_population['population'] = total_population['population'].apply(int)
total_population['year'] = total_population['year'].apply(int)

# 对年份进行分组，获取全球总人口
total_yearly_population = total_population.groupby(['year'])['population'].sum().reset_index()

# 查找人口最多的年份及对应的人口数量
max_year = total_yearly_population['year'][total_yearly_population['population'].idxmax()]
max_population = total_yearly_population['population'].max()

print(f'The year with the maximum population is {max_year} with {max_population} people.')