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 418 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

数据文件和源码已移除,请访问相关页面获取。以下是文章内容:

本文数据提取自深圳市2019年某次公租房申请公示名单,移除了非身份证数据。通过分析申请人家庭结构,发现二胎年龄差距呈现出一定的分布特征。

在数据处理过程中,我们使用Python的Pandas和Matplotlib库对数据进行了初步分析。通过对申请人家庭成员构成的分类(se=1, se=2, se=0),我们进一步细化了二胎年龄差距的分布特征。

分析结果表明,家庭成员结构对二胎年龄差距有一定的影响。se=1(单主申请人)和se=2(多人共同申请)的家庭在年龄差距上有所不同。se=0(家庭成员较少)的情况较为少见。

通过数据统计,我们发现二胎年龄差距的分布集中在较小的范围内。具体而言,大部分家庭的二胎年龄差距在2-3岁之间。

这意味着在申请人家庭中,二胎的年龄差距较为紧凑,通常为2-3岁。这种现象可能与家庭成员的共同申请特征有关。

以上分析为后续研究提供了基本数据支持。

转载地址:http://tfpg.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python中的lambda和apply结合使用
查看>>
python中的map函数
查看>>
Python中的numpy模块解析
查看>>
Python中的pickle
查看>>
Python中的signal模块和Ctrl+C操作
查看>>
python中的sort方法
查看>>
Python中的threading
查看>>
python中的urlencode和urldecode
查看>>
python中的with学习
查看>>
python中的write和read的用法,有无换行符
查看>>
Python中的“真“和“假“
查看>>
PYTHON中的主体对象标识
查看>>
Python中的修饰函数始终返回NONE
查看>>
Python中的元素相乘与矩阵相乘(附Demo)
查看>>
Python中的分组/聚类数字
查看>>
python中的十六进制字符串到字节数组
查看>>
Python中的单元测试框架:使用unittest进行有效测试
查看>>
Python中的压缩和解压缩模块:zipfile和tarfile
查看>>
python中的变量可以随时命名、随时赋值_python基础2
查看>>
PYTHON中的可变和不可变字符串
查看>>