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
- age: 年龄
- workclass: 工作类别
- fnlwgt: 最终权重（人口普查估计人数）
- education: 教育程度
- education-num: 教育程度数值
- marital-status: 婚姻状况
- occupation: 职业
- relationship: 家庭关系
- race: 种族
- sex: 性别
- capital-gain: 资本收益
- capital-loss: 资本损失
- hours-per-week: 每周工作小时数
- native-country: 原籍国
- income: 收入水平（>50K, <=50K）
题目设计
数据清洗
- 检查并处理缺失值。
- 删除重复的记录。
- 对年龄进行分组（青年、中年、老年）。
- 处理
native-country字段中的异常值。 - 将
income字段转换为二元变量（0表示"<=50K", 1表示">50K"）。
数据处理
- 创建一个新列，表示工作年限，基于
age和education-num。 - 对
hours-per-week进行分档（兼职、全职、加班）。 - 计算每个职业的平均资本收益和损失。
- 将教育程度从文字转换为排序数值。
- 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
- 分析不同种族的收入水平分布。
- 分析教育程度对收入影响。
- 分析性别与收入的关系。
- 分析年龄与工作类别的关联性。
- 探究每周工作小时数与收入水平的关系。
数据可视化
- 制作收入水平的条形图。
- 制作种族与收入水平的堆叠柱状图。
- 制作教育程度与收入水平的箱形图。
- 创建年龄分布的直方图。
- 创建资本收益与损失的散点图。
数据整合与报告
- 编写一个总结报告，说明数据集中的主要发现。
- 制作一个包含所有图表和分析结果的仪表板。
- 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。
- 讨论数据集中存在的潜在偏见。
- 提出改进数据收集和分析的建议。
综合应用
- 使用回归分析预测个体的收入水平。
- 应用聚类算法对个体进行分群，以探索潜在的模式。
- 使用决策树分类模型预测收入分类。
- 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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这篇关于pandas数据分析综合练习50题 - 人口收入分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
