数据统计分析测试用例
时间: 2024-03-29 19:31:12 浏览: 21
以下是一个数据统计分析的测试用例:
1. 按职业和雇主的捐赠统计:
```python
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'职业': ['医生', '教师', '工程师', '律师'],
'雇主': ['医院A', '学校B', '公司C', '律所D'],
'捐赠金额': [1000, 2000, 1500, 3000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按职业统计捐赠金额
df_by_profession = df.groupby('职业')['捐赠金额'].sum()
print(df_by_profession)
# 按雇主统计捐赠金额
df_by_employer = df.groupby('雇主')['捐赠金额'].sum()
print(df_by_employer)
```
2. 按捐赠金额统计:
```python
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'职业': ['医生', '教师', '工程师', '律师'],
'雇主': ['医院A', '学校B', '公司C', '律所D'],
'捐赠金额': [1000, 2000, 1500, 3000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按捐赠金额统计
df_by_donation = df.groupby('捐赠金额').size()
print(df_by_donation)
```
3. 按州进行统计:
```python
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'职业': ['医生', '教师', '工程师', '律师'],
'雇主': ['医院A', '学校B', '公司C', '律所D'],
'捐赠金额': [1000, 2000, 1500, 3000],
'州': ['加利福尼亚', '纽约', '德克萨斯', '加利福尼亚']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按州进行统计
df_by_state = df.groupby('州').size()
print(df_by_state)
```