[追記] Pythonによる人口ピラミッドと男女比（2020年版）も書いた。
NHKの地価 沖縄が国内初の″リーマン″超えというニュースで，全国と沖縄の人口ピラミッドの比較がある。男女・年齢別人口はe-Statにある平成27年（2015年10月）国勢調査によるものである。NHKのページはすぐ消えるかもしれないので，念のため全国の図を以下に引用しておく：
この図を見て気づくのは，目盛（特に縦軸）がないことである。ところどころ出っ張ったり引っ込んだりしているが，何歳なのかわからない。どうやらExcelで描くと目盛が面倒らしい。
そこでRで描いてみよう。まずデータをe-Statからいただいてくる。どのような方法が楽なのかわからないが，ここでは統計名「平成27年国勢調査 人口等基本集計（男女・年齢・配偶関係，世帯の構成，住居の状態など）」（表番号00310）からe-Statのデータベース機能を使って全域・全国籍の男女・年齢で分けた人口を取得する。整形したものを pop2015.csv として置いておく。年齢階級「110」は110歳以上を意味し，さらに下の最後の年齢階級「NA」は「年齢「不詳」」を意味する。
pop2015 = read.csv("https://okumuralab.org/~okumura/stat/data/pop2015.csv")
「年齢「不詳」」は使わないので，削除する：
p = subset(pop2015, !is.na(Age))
Rで一番簡単に人口ピラミッドを描くには，すでにほかのいくつかのページでも使った中澤 港 先生の pyramid パッケージを使うのが便利である。ここではデフォルトの色（Lcol="Cyan", Rcol="Pink"）ではないものを使ってみた：
install.packages("pyramid")
library(pyramid)
pyramids(p$Male, p$Female, p$Age, Cstep=10, Laxis=c(0,6e5,12e5), Lcol="#0080ff", Rcol="#ff8000")
パッケージのお世話にならず直接描くには，例えば次のようにすればよい：
par(mar=c(1,1,1,10)) # 通常は(1,1,1,1)でいいが右余白に説明を書き込むため
m = max(p$Female, p$Male)
barplot(p$Female, space=0, horiz=TRUE, axes=FALSE, col="#ff8000", xlim=c(0,2.2*m), offset=1.2*m)
text(1.1*m, (0:10)*10, (0:10)*10, las=1, xpd=NA)
barplot(-p$Male, space=0, horiz=TRUE, axes=FALSE, col="#0080ff", add=TRUE, offset=m)
mtext("1973 第2次ベビーブーム", side=4, at=2015.5-1973, las=1)
mtext("1966 ひのえうま", side=4, at=2015.5-1966, las=1)
mtext("1949 第1次ベビーブーム", side=4, at=2015.5-1949, las=1)
mtext("1945 終戦", side=4, at=2015.5-1945, las=1)
mtext("1939 第2次世界大戦", side=4, at=2015.5-1939, las=1)
棒に境界線が不要なら，barplot() にオプション border=NA を加える。10歳刻みに薄い横線を引くには最初の barplot() にオプション panel.first=abline(h=(0:10)*10/length(p$Female), col="lightgray") を与える。
あるいは，ピラミッドにこだわらなければ，matplot() で簡単に描ける：
matplot(p[1], p[2:3], type="o", pch=16, xlab="Age", ylab="Population")
abline(v=49)
49歳のところに縦棒を引いた。どうしてここが引っ込んでいるかは，出生数と死亡数のところで述べた。
まったく別の話なのだが，一昨日（2017-09-20）ツイッターで話題になっていた「2児のうち一方が女ならもう一方も女である確率は？」という問題に関係して，男女比って1:1じゃないよねという話で，男のほうが5〜6%生まれやすい（出生性比参照）のだが，女に追いつかれるのは何歳かということにも疑問を持ったので，同じデータで調べてみよう。
plot(p$Age, p$Male/p$Female, type="o", pch=16, xlim=c(0,65), ylim=c(0.94,1.06),
xlab="Age", ylab="Male/Female", panel.first=grid(col="black")
52〜53歳で追い抜かれることがわかる。