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查询优化之索引
查看>>
mysql查询储存过程,函数,触发过程
查看>>
mysql查询总成绩的前3名学生信息
查看>>
mysql查询慢排查
查看>>
MySQL查询报错ERROR:No query specified
查看>>
mysql查询数据库储存数据的占用容量大小
查看>>
MySQL查询数据库所有表名及其注释
查看>>
MySQL查询数据表中数据记录(包括多表查询)
查看>>
MySQL查询结果排序
查看>>
MYSQL查询语句优化
查看>>
mysql查询语句能否让一个字段不显示出来_天天写order by,你知道Mysql底层执行原理吗?
查看>>
MySQL查询语句:揭秘专家秘籍,让你秒变数据库达人!
查看>>
mysql查询超时对PHP执行的影响
查看>>
mysql查询输出到excel文件_如何保存mysql查询输出到excel或.txt文件?
查看>>
mysql查询过程
查看>>
MySQL模拟Oracle序列sequence
查看>>
Mysql模糊查询like效率,以及更高效的写法
查看>>
MySQL死锁套路:一次诡异的批量插入死锁问题分析
查看>>
Mysql死锁问题Deadlock found when trying to get lock;try restarting transaction
查看>>
mysql每个数据库的最大连接数_MySQL数据库最大连接数
查看>>