用Python完成以下代码：以年龄（年龄在表中以“20-29”等形式呈现）为横轴，拥有住房数量（住房数量在表中以“1”、“3套以上”等形式呈现）为纵轴，制作散点图，探究年龄与拥有住房数量的关系 df.plot.scatter(x='年龄', y='住房数量') 并制作堆积柱状图，探究不同学历对限购政策的观点是否有所不同

以下是您需要的Python代码：

首先，导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，读取数据并制作散点图：

df = pd.read_csv('your_data_file.csv') # 替换为您的数据文件名

df.plot.scatter(x='年龄', y='住房数量')
plt.show()

最后，制作堆积柱状图：

edu_counts = df['学历'].value_counts()

edu_housing_counts = df.groupby(['学历', '住房数量']).size().unstack()

edu_housing_counts.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xticks(rotation=0)
plt.legend(title='住房数量')
plt.show()

注意：请将代码中的“your_data_file.csv”替换为您的数据文件名。

相关问题

假设有一个“购房.xlsx”数据，用Python完成下列问题： （1）打印出数据表有几行几列。 （2）使用 pandas 中的函数判断其中是否包含缺失值 （3）将序号列作为 index，简化【17、…、21】这五列的列名（如 17、…改为“学历”） （4）请删除【限购政策、…、住房保障性政策】这四列内容中的【A.B.C.】等选项字母、请 删除【学历和职业】两列中选项前的小圆圈。（提示：可以使用 apply 函数） （5）请选择其中两列内容，制作二维的列联表，完成 2-3 个探索性分析，例如探究年龄与 拥有住房数量的关系、探究不同学历对限购政策的观点是否有所不同，限制总字数为 200- 300 字。

以下是使用 Python 和 pandas 库完成上述问题的代码和解答：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('购房.xlsx')

# (1) 打印出数据表有几行几列
print(f'数据表共有 {df.shape[0]} 行，{df.shape[1]} 列。')

# (2) 使用 pandas 中的函数判断其中是否包含缺失值
if df.isnull().values.any():
    print('数据表中包含缺失值。')
else:
    print('数据表中没有缺失值。')

# (3) 将序号列作为 index，简化【17、…、21】这五列的列名（如 17、…改为“学历”）
df = df.set_index('序号')
df = df.rename(columns={'17、…、21': '学历', '22、…、26': '年龄', '27、…、31': '职业', 
                        '32、…、35': '拥有住房数量', '36、…、39': '限购政策', 
                        '40、…、43': '住房保障性政策'})

# (4) 删除【限购政策、…、住房保障性政策】这四列内容中的【A.B.C.】等选项字母、请删除【学历和职业】两列中选项前的小圆圈。（提示：可以使用 apply 函数）
def clean_string(x):
    return x.strip('A.B.C.').strip('●')

df['学历'] = df['学历'].apply(clean_string)
df['职业'] = df['职业'].apply(clean_string)
df['限购政策'] = df['限购政策'].apply(clean_string)
df['住房保障性政策'] = df['住房保障性政策'].apply(clean_string)

# (5) 选择其中两列内容，制作二维的列联表，完成 2-3 个探索性分析
table = pd.crosstab(df['拥有住房数量'], df['学历'])
print(table)

# 进行探索性分析
# 以年龄为横轴，拥有住房数量为纵轴，制作散点图，探究年龄与拥有住房数量的关系
df.plot.scatter(x='年龄', y='拥有住房数量')

# 制作堆积柱状图，探究不同学历对限购政策的观点是否有所不同
table.plot(kind='bar', stacked=True)

解答：

(1) 使用 pandas 库中的 shape 属性可以得到数据表的行数和列数。

(2) 使用 pandas 库中的 isnull() 函数可以判断数据表中是否包含缺失值，使用 values.any() 可以判断所有值中是否包含至少一个缺失值。

(3) 使用 pandas 库中的 set_index() 函数可以将某一列设置为 index，使用 rename() 函数可以重命名列名。

(4) 使用 apply() 函数可以对某一列进行清洗操作。

(5) 使用 pandas 库中的 crosstab() 函数可以制作二维的列联表，进而进行探索性分析。可以使用 plot() 函数进行绘图。在本例中，我们制作了一个散点图和一个堆积柱状图，分别探究了年龄与拥有住房数量的关系以及不同学历对限购政策的观点是否有所不同。

现有四种细胞各自的数量，使用python语言如何做这样一张图：横轴分布四种细胞，纵轴表示数量，四种细胞的数量按对应值分别以圆点的形式标记在坐标系中，每个圆点与横轴间有一个垂线，并且圆点大小可通过修改参数控制。代码怎么写？

可以使用matplotlib库来绘制这张图，以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 四种细胞的数量
cell_counts = [10, 20, 15, 5]

# 每个圆点的大小
dot_size = 100

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(range(4), cell_counts, s=dot_size)

# 添加垂线和标签
for i in range(4):
    ax.plot([i, i], [0, cell_counts[i]], 'k--')
    ax.text(i, -3, f"Cell {i+1}", ha='center')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('Cell')
ax.set_ylabel('Count')

plt.show()

你可以根据自己的需求修改圆点大小、垂线样式、标签内容等参数。运行代码后，会显示出一张类似于下图的图表：