python寿命数据分析

根据您提供的引用，可以使用Python对寿命数据进行分析。您可以使用散点图、线性回归和小提琴图来观察寿命与时间的关系，并了解更多模型信息。

首先，您可以使用散点图来展示寿命随时间变化的趋势。您可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
data.plot.scatter(x='year', y='lifeExp', title='Plot of life expectancy across time')
plt.show()

接下来，如果您想更详细地了解时间和寿命之间的关系，您可以使用statsmodel库来打印出更多的模型信息。以下是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm
import scipy.stats as stats

x = np.array(data['year'].astype(float))
y = np.array(data['lifeExp'])
r = stats.pearsonr(x, y)[0]
print(r)  # 时间和寿命的相关性

X = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, X)
result = model.fit()
print(result.summary())  # 打印模型信息

最后，您还可以使用小提琴图来展示不同年份下预期寿命的分布情况。以下是一个示例代码：

import seaborn as sns

sns.violinplot(x='year', y='lifeExp', showmeans=True, data=data)
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Life Expectancy")
plt.title("Violin Plot Example")
plt.show()

您可以根据这些图表和模型信息来深入分析寿命数据。如果您有其他相关问题，请随时提问。

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