用Python写一个关于新能源发展的三级项目，并写出代码

好的，很高兴为您提供帮助。以下是一个关于新能源发展的三级项目的 Python 代码示例：

第一级项目 - 数据收集和预处理：

首先，我们需要从可靠的数据源中获取有关新能源发展的数据。为了完成这个项目，我们可以从国际能源机构、美国能源部门或其他类似的组织获取数据。然后，我们需要对这些数据进行预处理，以便稍后进行有效的数据分析。

以下是获取数据和预处理数据的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv("new-energy.csv")
# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 删除无用的列
df.drop(['id', 'date'], axis=1, inplace=True)
# 将数据类型转换为相应的类型
df['renewable_energy'] = df['renewable_energy'].astype(float)
df['non_renewable_energy'] = df['non_renewable_energy'].astype(float)
df['total_energy'] = df['total_energy'].astype(float)

第二级项目 - 数据分析和可视化：

完成了第一级项目的数据预处理以后，我们可以开始对数据进行分析和可视化。在这一步中，我们可以使用 Python 的一些数据分析和可视化库，如 matplotlib 或 seaborn 等。

以下是对数据进行分析和可视化的 Python 代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 计算每年的可再生能源占比
df['renewable_energy_perc'] = df['renewable_energy'] / df['total_energy']

# 绘制可再生能源占比随时间推移的变化趋势
sns.lineplot(x='year', y='renewable_energy_perc', data=df)
plt.show()

第三级项目 - 机器学习模型预测：

在完成数据分析和可视化之后，我们可以使用机器学习模型预测未来的新能源发展趋势。在这一步中，我们可以使用 Python 的一些常见的机器学习库，如 Scikit-learn 或 TensorFlow 等。

以下是使用 Scikit-learn 预测未来能源消耗量的 Python 代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Split data into train and test sets
train_set = df[df['year'] <= 2018]
test_set = df[df['year'] > 2018]

# Train Linear Regression model on training data
X_train = train_set.drop(['total_energy'], axis=1)
y_train = train_set['total_energy']
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on test set
X_test = test_set.drop(['total_energy'], axis=1)
y_test = test_set['total_energy']
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Evaluate the model
from sklearn.metrics import r2_score
print("R-squared value:", r2_score(y_test, y_pred))

希望这些代码能为您的项目提供帮助。