美国成人收入分析：Jupyter 实例展示

本资源是一份名为“陈俊辉数据分析实例 - Jupyter Notebook.pdf”的文档，主要内容是关于美国成年人收入的数据分析案例，样本量为32000个。该文档详细介绍了通过Python编程语言，利用Jupyter Notebook环境进行数据分析的全过程。 首先，文件开始于导入必要的库，如pandas用于数据处理和os用于操作系统操作。通过`pd.read_csv`函数读取名为“adult2.txt”的CSV文件，并指定分隔符为逗号，没有标题行，所以使用`names`参数自定义列名。之后，作者使用`drop`函数移除了无用的列（删除1到删除5），并使用列表推导式对非年龄和受教育年限的其他列进行了字符串清理。 在后续部分，文件展示了如何对数据进行初步处理和清洗，例如检查缺失值和异常值，以及将某些特定列的字符串转换为统一格式。例如，通过`str.strip()`函数去除字符串两端的空格，确保数据的准确性。 接下来，文档中的核心内容是数据可视化，包括： 1. **年龄段与收入情况的关系**：通过柱状图展示不同年龄段的人群平均收入分布。 2. **学历与收入关系**：分析不同教育水平（如大学学位持有者与高中毕业生）对收入的影响，同样以柱状图呈现。 3. **受教育年限与收入关系**：使用折线图来显示受教育时间增长与收入之间的趋势。 4. **人种与收入关系**：饼状图展示各族裔群体在美国成年人收入中的占比。 5. **性别与收入关系**：同样使用饼状图分析男女在收入上的差异。 最后，文件探讨了初步的机器学习应用，即使用线性逻辑回归模型来预测收入。作者构建了一个模型，使用已有的训练数据进行训练，并准备了新的数据来测试模型的预测能力，以评估其性能。 通过这份实例，读者可以了解到实际数据分析项目中的各个环节，包括数据导入、预处理、可视化和初步的模型构建，对于想要学习或提升数据分析技能的人来说，这是一个实用且深入的教程。