根据附件数据，区分市民的价值观念群体，求相关的python程序

非常抱歉，我没有附件数据，无法为您提供具体的代码示例。但是，您可以参考以下步骤来区分市民的价值观念群体：

1. 导入所需的python库，如numpy、pandas、matplotlib等。

2. 使用pandas库读取数据文件，将数据转换成数据框格式。

3. 对数据框进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。

4. 对数据框进行探索性数据分析，了解数据分布、特征相关性等。

5. 使用聚类算法（如K-means）对数据进行聚类，将市民按照价值观念进行分组。

6. 对聚类结果进行可视化展示，如绘制散点图或热力图等。

以下是一个简单的代码示例，仅供参考：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗和预处理
data = data.dropna()
data = data[(data['age'] >= 18) & (data['age'] <= 65)]
data = data[(data['income'] >= 0) & (data['income'] <= 500000)]

# 探索性数据分析
plt.scatter(data['age'], data['income'])
plt.xlabel('age')
plt.ylabel('income')
plt.show()

# 聚类算法
X = data[['age', 'income']]
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 可视化展示
plt.scatter(data['age'], data['income'], c=data['cluster'])
plt.xlabel('age')
plt.ylabel('income')
plt.show()

注意：以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体数据和业务需求进行调整和优化。