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In[2]:
所有权
学历
婚姻
职业
家庭成员
人种
性别
国家
收入
数据分析实例--美国人收入的分析（样本个数32000）
1、导入数据，完成分列
2、处理空值和异常数据，完成数据汇总
3、年龄段与收入情况关系的柱状图
4、学历与收入情况关系的柱状图
5、受教育年限与收入情况关系的折线图
6、人种与收入情况关系的饼状图
7、性别与收入情况关系的饼状图
8、初试机器学习，建立线性逻辑回归预测模型，采用新数据测试模型
import pandas as pd
import os
os.getcwd()
df=pd.read_csv('adult2.txt',sep=',',header=None,names=['年龄','所有权','删除1','学历','受教育年限','婚姻'
'家庭成员','人种','性别','删除2','删除3','删除5'
df2=df.drop(['删除1','删除2','删除3','删除5'],axis=1).copy()
df2.columns.to_list()
for i in df2.columns.to_list():
if i=='年龄' or i=='受教育年限':
continue
print(i)
df2[i]=df2[i].str.strip()
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