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  • pandas数据分析美国各区人口普查案例

    需求:

    • 导入文件,查看原始数据
    • 将人口数据和各州简称数据进行合并
    • 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除
    • 查看存在缺失数据的列
    • 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作
    • 为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而去除掉state这一列的所有NaN
    • 合并各州面积数据areas
    • 我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据,找出是哪些行
    • 去除含有缺失数据的行
    • 找出2010年的全民人口数据
    • 计算各州的人口密度
    • 排序,并找出人口密度最高的五个州 df.sort_values()

    1. 导入文件,查看原始数据

    import numpy as np
    from pandas import DataFrame,Series
    import pandas as pd

    2. 将人口数据和各州简称数据进行合并

    3. 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除

    4. 查看存在缺失数据的列

    5. 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作

    6. 为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而去除掉state这一列的所有NaN

    7. 合并各州面积数据areas

    8. 我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据,找出是哪些行

    9. 去除含有缺失数据的行

    10. 找出2010年的全民人口数据

    11. 计算各州的人口密度

    12. 排序,并找出人口密度最高的五个州 df.sort_values()

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/aitree/p/14304326.html
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