利用python语言和casualml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群体中的处理效应异质性，并进行可视化呈现

使用Python语言和casualml包来计算处理变量公平感与结果变量幸福感在不同性别群体中的处理效应异质性，可以采用如下代码：import casualml as cm# 创建数据集
data = cm.DataFrame(columns = ["性别", "公平感", "幸福感"])# 添加数据
data.add_row(["男", 3, 5])
data.add_row(["女", 4, 6])# 计算处理变量公平感与结果变量幸福感在不同性别群体中的处理效应异质性
effect_heterogeneity = cm.effect_heterogeneity(data, "性别", "公平感", "幸福感")# 打印结果
print("处理变量公平感与结果变量幸福感在不同性别群体中的处理效应异质性为：", effect_heterogeneity)# 可视化结果
cm.visualize_heterogeneity(data, "性别", "公平感", "幸福感")

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与结果变量幸福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

可以使用以下代码：import econml
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")# 建立模型
model = econml.TreatmentEffectEstimator(
model_y=econml.ElasticNetCV(cv=5),
feature_transformations=[
econml.IdentityTransformation(),
econml.PolynomialFeatures(degree=2)]
)# 计算效应
effect = model.estimate_effect(
outcome="happiness",
treatment="fairness",
features=['sex'],
data=data
)# 可视化
fig = effect.plot(x_label="fairness", y_label="happiness", color_by="sex")
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()