利用python语言写一段代码，需要计算处理变量公平感在不同性别群体中的处理效应异质性，并进行可视化呈现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns # 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv") # 计算公平感
df['fairness'] = df['variable'] / df['group'] # 绘制图表
sns.catplot(x="group", y="fairness", hue='gender', kind='bar', data=df)
plt.title("变量公平感的处理效应异质性可视化")
plt.show()

相关问题

利用python语言和econml包写一段代码，需要计算处理变量公平感在不同性别、城乡与区域群体中的处理效应异质性，并进行可视化呈现

可以使用以下代码：import econml
import matplotlib.pyplot as plt# 定义解释变量
X = [性别, 城乡, 区域]# 定义响应变量
y = 公平感# 建立一个线性模型
model = econml.LinearModel(X, y)# 在模型中添加异质性处理变量
hetero_effects = model.add_heteroskedasticity()# 计算异质性处理效应
hetero_effects_coef = model.fit()# 对异质性处理效应进行可视化
plt.bar(hetero_effects, hetero_effects_coef)
plt.title('处理效应异质性')
plt.xlabel('处理变量')
plt.ylabel('系数')
plt.show()

利用python语言和econml包写一段代码，需要计算处理变量公平感与结果变量幸福感在不同性别、城乡与区域群体中的处理效应异质性，并进行可视化呈现

建议使用以下代码：import econml
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")# 创建模型
model = econml.HeterogeneousTreatmentEffects(outcome_name='happiness',
treatment_name='treatment',
discrete_features=['gender', 'urban_rural', 'region'])# 训练模型
model.fit(df['fairness'], df['treatment'], df)# 计算并可视化不同群体的处理效应异质性
effects = model.effect(df['fairness'], df)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df['gender'], effects)
ax.set_xlabel('Gender')
ax.set_ylabel('Happiness')
plt.show()