Rで描いた人口ピラミッドと男女比の2020年版。
e-Statの令和２年国勢調査の2-1「男女，年齢（各歳），国籍総数か日本人別人口，平均年齢及び年齢中位数－全国，都道府県，21大都市，特別区，人口50万以上の市」Excelファイル（ファイル名b02_01.xlsx）をダウンロードし，全国の各歳の男女別人口を抜き出す。CSVファイルにしたものを pop2020.csv として置いておく。最後の行（AgeがNAになっている）は年齢不詳の人数。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://okumuralab.org/~okumura/python/data/pop2020.csv")
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) # sharey=True
ax1.barh(df['Age'], df['Male'] / 10000, height=1, align="edge")
ax1.set_xlim([110, 0])
ax1.set_ylim([0, 111])
ax1.yaxis.tick_right()
ax1.set_yticklabels([])
ax2.barh(df['Age'], df['Female'] / 10000, height=1, align="edge", color="C1")
ax2.set_xlim([0, 110])
ax2.set_ylim([0, 111])
ax1.text(100, 103, "男", horizontalalignment="center")
ax2.text(100, 103, "女", horizontalalignment="center")
ax2.text(-12, 103, "歳")
ax2.text(95, -10, "万人")
ax1.spines['left'].set_visible(False)
ax1.spines['top'].set_visible(False)
ax2.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ピラミッドにこだわらなければもっと簡単にできる：
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(df["Age"], df["Male"] / 10000, "o-", label="男")
plt.plot(df["Age"], df["Female"] / 10000, "o-", label="女")
plt.xlabel("年齢")
plt.ylabel("人口（万人）")
plt.legend()
男女比：
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(df["Age"], df["Male"] / df["Female"], "o-")
plt.xlabel("年齢")
plt.ylabel("男女比")
plt.grid()
県ごとにやってみるとおもしろい。福島県（安東量子さんの福島県の２０代女性転出超過数が全国的にも多いこと参照）：
東京都：
三重県：
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