1、读入“employee.csv”文件，分析2000-2019年各产业就业人员数据特征间的关系。利用散点图

首先，你需要使用Python的数据处理库pandas来读取CSV文件"employee.csv"，这个文件通常包含日期（2000年至2019年的数据）、行业等相关字段。假设文件中有名为"year", "industry"以及"employment_count"的列分别代表年份、产业和就业人数。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('employee.csv')

# 确保日期是datetime格式
data['year'] = pd.to_datetime(data['year'], format='%Y')  # 根据实际格式调整此行

# 提取2000至2019年的数据
filtered_data = data[(data['year'] >= '2000-01-01') & (data['year'] <= '2019-12-31')]

# 分组并计算每个产业每年的平均就业人数
industry_employment = filtered_data.groupby(['year', 'industry'])['employment_count'].mean().reset_index()

# 创建散点图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(industry_employment['year'], industry_employment['employment_count'], c=industry_employment['industry'])
ax.set_xlabel('年份')
ax.set_ylabel('平均就业人数')
ax.set_title('2000-2019年各产业就业人员数据特征关系')
plt.xticks(rotation='vertical')  # 旋转x轴标签以适应较多的产业名
plt.show()

这个脚本会生成一张散点图，每个点表示一年内某个行业的平均就业人数，颜色可能用于区分不同的产业。通过观察图中点的位置和分布，你可以初步了解不同年份和产业之间就业人员的变化趋势和关联性。