一、实验目的

（1）熟练使用Counter类进行统计
（2）掌握pandas中的cut方法进行分类
（3）掌握matplotlib第三方库，能熟练使用该三方库库绘制图形

二、实验内容

采集到的数据集如下表格所示：

三、实验要求

1.按照性别进行分类，然后分别汇总男生和女生总的收入，并用直方图进行展示。

2.男生和女生各占公司总人数的比例，并用扇形图进行展示。

3.按照年龄进行分类（20-29岁，30-39岁，40-49岁）,然后统计出各个年龄段有多少人，并用直方图进行展示。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

info = [{"name": "E001", "gender": "man", "age": "34", "sales": "123", "income": 350},
        {"name": "E002", "gender": "feman", "age": "40", "sales": "114", "income": 450},
        {"name": "E003", "gender": "feman", "age": "37", "sales": "135", "income": 169},
        {"name": "E004", "gender": "man", "age": "30", "sales": "139", "income": 189},
        {"name": "E005", "gender": "feman", "age": "44", "sales": "117", "income": 183},
        {"name": "E006", "gender": "man", "age": "36", "sales": "121", "income": 80},
        {"name": "E007", "gender": "man", "age": "32", "sales": "133", "income": 166},
        {"name": "E008", "gender": "feman", "age": "26", "sales": "140", "income": 120},
        {"name": "E009", "gender": "man", "age": "32", "sales": "133", "income": 75},
        {"name": "E010", "gender": "man", "age": "36", "sales": "133", "income": 40}
        ]


# 读取数据
def get_data():
    df = pd.DataFrame(info)#DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集
    df[["age"]] = df[["age"]].astype(int)  # 数据类型转为int
    df[["sales"]] = df[["sales"]].astype(int)  # 数据类型转为int
    return df


def group_by_gender(df):
    var = df.groupby('gender').sales.sum()#groupby将元素通过函数生成相应的Key,数据就转化为Key-Value格式,之后将Key相同的元素分为一组
    fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(211)#2*1个网格，1个子图
    ax1.set_xlabel('Gender')  # x轴标签
    ax1.set_ylabel('Sum of Sales')  # y轴标签
    ax1.set_title('Gender wise Sum of Sales')  # 设置图标标题
    var.plot(kind='bar')
    plt.show()  # 显示


def group_by_age(df):
    age_list = [20, 30, 40, 50]
    res = pd.cut(df['age'], age_list, right=False)
    count_res = pd.value_counts(res)
    df_count_res = pd.DataFrame(count_res)
    print(df_count_res)
    plt.hist(df['age'], bins=age_list, alpha=0.7)  # age_list 根据年龄段统计
    # 显示横轴标签
    plt.xlabel("nums")
    # 显示纵轴标签
    plt.ylabel("ages")
    # 显示图标题
    plt.title("pic")
    plt.show()


def gender_count(df):
    res = df['gender'].value_counts()
    df_res = pd.DataFrame(res)
    label_list = df_res.index

    plt.axis('equal')
    plt.pie(df_res['gender'], labels=label_list,
            autopct='%1.1f%%',
            shadow=True,  # 设置阴影
            explode=[0, 0.1])  # 0 ：扇形不分离，0.1：分离0.1单位
    plt.title('gender ratio')
    plt.show()

    print(df_res)
    print(label_list)


if __name__ == '__main__':
    data = get_data()
    group_by_gender(data)
    gender_count(data)
    group_by_age(data)

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• python下载文件有哪一些方式，你了解多少？

  这篇文章主要介绍了python 下载文件的几种方式分享，帮助大家更好的理解和学习使用python，感兴趣的朋友可以了解下

• python中怎样实现LFU算法，过程是什么

  这篇文章主要为大家详细介绍了python基于双向链表实现LFU算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

• Python中图像间距调整的代码怎样写

  这篇文章主要介绍了python 实现图与图之间的间距调整subplots_adjust，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

• 详解Python自定义异常的实现实例是怎样的

  程序可以通过创建一个新的异常类来命名它们自己的异常。异常应该是典型的继承自Exception类，直接或间接的方式。异常python有一个大基类，继承了Exception。因此，我们的定制类也必须继承Exception。

• Python中collections模块怎样使用？

  这篇文章主要介绍Python中collections模块的使用，对新手学习Python有一定参考价值，感兴趣的朋友可以看看，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，接下来小编带着大家一起了解一下吧。