失业率数据处理的代码
时间: 2024-08-13 16:10:04 浏览: 36
失业率数据处理通常涉及到数据清洗、整理和分析等多个步骤。在Python中,我们可以使用pandas库来进行这些操作,因为pandas非常适合处理结构化的表格数据,如CSV或Excel文件中的失业率数据。以下是一个简单的示例,展示了如何读取数据、处理缺失值并计算平均失业率:
```python
import pandas as pd
# 1. 读取数据
unemployment_data = pd.read_csv('unemployment_rate.csv') # 假设数据文件名为'unemployment_rate.csv'
# 检查数据的基本信息
print(unemployment_data.head()) # 查看数据前几行
# 2. 数据清洗
# 处理缺失值
unemployment_data = unemployment_data.dropna() # 删除含有缺失值的行(如果数据允许)
# 或者选择填充特定值,如用当前年份的平均值填充
unemployment_data['unemployment_rate'].fillna(unemployment_data['unemployment_rate'].mean(), inplace=True)
# 3. 数据处理
# 将时间序列数据转换为日期格式
unemployment_data['date'] = pd.to_datetime(unemployment_data['date_column'])
# 对月度或季度失业率求平均,假设'report_frequency'列指示报告频率(月/季)
unemployment_data = unemployment_data.groupby(by='year', group_keys=False).resample('M').mean()
# 4. 数据分析
average_unemployment_rate = unemployment_data['unemployment_rate'].mean()
print(f"平均失业率为:{average_unemployment_rate}")
#