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
mysql 递归查找父节点_MySQL递归查询树状表的子节点、父节点具体实现
查看>>
mysql 通过查看mysql 配置参数、状态来优化你的mysql
查看>>
mysql 里对root及普通用户赋权及更改密码的一些命令
查看>>
Mysql 重置自增列的开始序号
查看>>
mysql 锁机制 mvcc_Mysql性能优化-事务、锁和MVCC
查看>>
MySQL 错误
查看>>
mysql 随机数 rand使用
查看>>
MySQL 面试题汇总
查看>>
MySQL 面试,必须掌握的 8 大核心点
查看>>
MySQL 高可用性之keepalived+mysql双主
查看>>
MySQL 高性能优化规范建议
查看>>
mysql 默认事务隔离级别下锁分析
查看>>
Mysql--逻辑架构
查看>>
MySql-2019-4-21-复习
查看>>
mysql-5.6.17-win32免安装版配置
查看>>
mysql-5.7.18安装
查看>>
MySQL-Buffer的应用
查看>>
mysql-cluster 安装篇(1)---简介
查看>>
mysql-connector-java.jar乱码,最新版mysql-connector-java-8.0.15.jar,如何愉快的进行JDBC操作...
查看>>
mysql-connector-java各种版本下载地址
查看>>