pandas数据分析综合练习50题 - 人口收入分析

2024-04-24 17:04

本文主要是介绍pandas数据分析综合练习50题 - 人口收入分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

数据源

  • 数据集名称:Adult Income Dataset
  • 记录数:超过32561条
  • 来源:UCI Machine Learning Repository
获取数据方式1 - 文档开头的资源文件下载

在本文开头的资源文件中下载,解压后找到adult.data即数据源,数据源加载后需要自行添加列名,列名和下文字段名一一对应。

获取数据方式1 - 官网下载

可以在UCI Machine Learning Repository下载美国人口普查收入数据集(也称为Adult Income Dataset)

要下载这个数据集,你可以访问以下链接,其中提供了详细的数据集描述和下载选项:
UCI Machine Learning Repository - Census Income Dataset

获取数据方式2 - python直接导入

如果你想在Python中直接导入这个数据集,UCI提供了一个便捷的方法。首先,你需要安装ucimlrepo包,然后使用以下代码导入数据集:

pip install ucimlrepo

然后在你的Python代码中,你可以这样做:

from ucimlrepo import fetch_ucirepo# 获取数据集
census_income = fetch_ucirepo(id=20)# 数据(作为pandas数据框)
X = census_income.data.features
y = census_income.data.targets# 元数据
print(census_income.metadata)# 变量信息
print(census_income.variables)

这段代码会帮助你下载并加载数据,方便你进行后续的数据分析和处理。

字段说明

  1. age: 年龄
  2. workclass: 工作类别
  3. fnlwgt: 最终权重(人口普查估计人数)
  4. education: 教育程度
  5. education-num: 教育程度数值
  6. marital-status: 婚姻状况
  7. occupation: 职业
  8. relationship: 家庭关系
  9. race: 种族
  10. sex: 性别
  11. capital-gain: 资本收益
  12. capital-loss: 资本损失
  13. hours-per-week: 每周工作小时数
  14. native-country: 原籍国
  15. income: 收入水平(>50K, <=50K)

题目设计

数据清洗
  1. 检查并处理缺失值。
  2. 删除重复的记录。
  3. 对年龄进行分组(青年、中年、老年)。
  4. 处理native-country字段中的异常值。
  5. income字段转换为二元变量(0表示"<=50K", 1表示">50K")。
数据处理
  1. 创建一个新列,表示工作年限,基于ageeducation-num
  2. hours-per-week进行分档(兼职、全职、加班)。
  3. 计算每个职业的平均资本收益和损失。
  4. 将教育程度从文字转换为排序数值。
  5. 创建一个表示个体总资本的新列(资本收益 - 资本损失)。
数据分析
  1. 分析不同种族的收入水平分布。
  2. 分析教育程度对收入影响。
  3. 分析性别与收入的关系。
  4. 分析年龄与工作类别的关联性。
  5. 探究每周工作小时数与收入水平的关系。
数据可视化
  1. 制作收入水平的条形图。
  2. 制作种族与收入水平的堆叠柱状图。
  3. 制作教育程度与收入水平的箱形图。
  4. 创建年龄分布的直方图。
  5. 创建资本收益与损失的散点图。
数据整合与报告
  1. 编写一个总结报告,说明数据集中的主要发现。
  2. 制作一个包含所有图表和分析结果的仪表板。
  3. 创建一个数据分析流程图,展示从数据清洗到报告的全过程。
  4. 讨论数据集中存在的潜在偏见。
  5. 提出改进数据收集和分析的建议。
综合应用
  1. 使用回归分析预测个体的收入水平。
  2. 应用聚类算法对个体进行分群,以探索潜在的模式。
  3. 使用决策树分类模型预测收入分类。
  4. 运用时间序列分

析预测未来的劳动力趋势。
30. 使用文本分析方法分析occupation字段的描述性文本。

这只是50个问题中的一部分。如果你需要更多的问题或具体的pandas代码来执行这些任务,我可以继续提供帮助。

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