博客
关于我
利用pandas做数据分析统计应用---统计二胎年龄差距
阅读量:376 次
发布时间:2019-03-05

本文共 918 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

源码和数据文件见上述链接。

本文数据提取自深圳市2019年某次公租房申请公示名单,移除了非身份证的数据。

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt '''粗略统计二胎年龄差距se 为1 主申请人,多数为爸爸se为2共同申请人,多为妈妈和孩子se为0,others'''#difage = []class family:	def __init__(self):		self.mainpyear= None		self.comPyear=[]		self.diff = []	def diff_age(self):		if len(self.comPyear)>2:			self.comPyear = sorted(self.comPyear, reverse = True)			#print(self.comPyear)			if( self.comPyear[0]-self.comPyear[1]<18):				self.diff.append( self.comPyear[0]-self.comPyear[1])		self.comPyear=[]if __name__ == '__main__':				b= pd.read_csv('a.csv', sep=',', dtype = {'id':str})	b['year']=pd.to_numeric(b['id'].str[6:10])	myf = family()	for key,row in b.iterrows():		if( row['se']==1):			myf.mainpyear = row['year']			myf.diff_age()		elif( row['se']==2):			myf.comPyear.append(row['year'])			#myf.diff_age()		#print(myf.diff)	a = pd.Series(myf.diff)	a.plot.hist(bins =19 )	plt.show()

 

结论:二胎年龄差距,2,3岁的家庭最多。

转载地址:http://tfpg.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
mysql5.7 for windows_MySQL 5.7 for Windows 解压缩版配置安装
查看>>
Webpack 基本环境搭建
查看>>
mysql5.7 安装版 表不能输入汉字解决方案
查看>>
MySQL5.7.18主从复制搭建(一主一从)
查看>>
MySQL5.7.19-win64安装启动
查看>>
mysql5.7.19安装图解_mysql5.7.19 winx64解压缩版安装配置教程
查看>>
MySQL5.7.37windows解压版的安装使用
查看>>
mysql5.7免费下载地址
查看>>
mysql5.7命令总结
查看>>
mysql5.7安装
查看>>
mysql5.7性能调优my.ini
查看>>
MySQL5.7新增Performance Schema表
查看>>
Mysql5.7深入学习 1.MySQL 5.7 中的新增功能
查看>>
Webpack 之 basic chunk graph
查看>>
Mysql5.7版本单机版my.cnf配置文件
查看>>
mysql5.7的安装和Navicat的安装
查看>>
mysql5.7示例数据库_Linux MySQL5.7多实例数据库配置
查看>>
Mysql8 数据库安装及主从配置 | Spring Cloud 2
查看>>
mysql8 配置文件配置group 问题 sql语句group不能使用报错解决 mysql8.X版本的my.cnf配置文件 my.cnf文件 能够使用的my.cnf配置文件
查看>>
MySQL8.0.29启动报错Different lower_case_table_names settings for server (‘0‘) and data dictionary (‘1‘)
查看>>