China-2019.csv文件链接：
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代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
#,encoding='ISO-8859-1'
df = pd.read_csv(r"F:\China-2019.csv",header=0)
# df
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#显示中文
orders = ['100+','95-99','90-94','85-89','80-84','75-79','70-74','65-69','60-64','55-59','50-54','45-49','40-44','35-39','30-34','25-29','20-24','15-19','10-14','5-9','0-4']#排序
data11= (df['M']).tolist()#Male的数据
data1 = (-df['M']).tolist()#Male的数据
data2 = (df['F']).tolist()#Female的数据
data_All = sum(data11)+sum(data2)#总人数
array11 =np.array(data11)/data_All*100#Male 正的#百分比
array1 =np.array(data1)/data_All*100#Male 负的#百分比
array2 =np.array(data2)/data_All*100#Female#百分比
data_1 = array1.tolist()
data_1.reverse()
data_2 = array2.tolist()
data_2.reverse()
plt.figure(figsize=(5,5),dpi=200) # 创建绘图图形对象figure，参数figsize决定尺寸，dpi为分辨率
bar_plot = sns.barplot(y = df['Age'], x = array1, color = "cornflowerblue", data = df,order = orders,label="男                  ")
bar_plot = sns.barplot(y = df['Age'], x = array2, color = "pink", data = df,order = orders,label="女")
#绘制数据标签
for x,y in enumerate(data_1):plt.text(y-1,x, '%.4f' %-y+'%' ,ha='center',va= 'center',fontsize=6)#设置数值标签的格式
for x,y in enumerate(data_2):plt.text(y+1,x, '%.4f' %y+'%' ,ha='center',va= 'center',fontsize=6)#设置数值标签的格式
plt.xticks(np.arange(-12,13,1),["12%","11%","10%","9%","8%","7%","6%","5%","4%","3%","2%","1%","0%","1%","2%","3%","4%","5%","6%","7%","8%","9%","10%","11%","12%"],rotation=60,fontsize=9)#设置商品种类标签显示格式
bar_plot.set(xlabel="人口占比（%）", ylabel="年龄层", title = "2019年中国人口年龄结构金字塔")
legend = plt.legend(loc="upper center",ncol=2,fontsize = '12',frameon=False)
plt.savefig('C:/Users/hp/Desktop/2019年中国人口年龄结构金字塔.png')
plt.show()

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