需求：导入文件，查看原始数据将人口数据和各州简称数据进行合并将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除查看存在缺失数据的列找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN合并各州面积数据areas我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据，找出是哪些行去
这篇文章用pandas对全球的人口数据做个简单分析。我收集全球各国1960-2019年人口数据，包含男女和不同年龄段，共6个文件。pop_total.csv： 各国每年总人口
pop_female.csv：各国每年女性人口
pop_male.csv： 各国每年男性人口
pop_0_14.csv： 各国每年0-14岁人口
pop_15_64.csv： 各国每年15-64岁人口
pop_65up.cs
# Python人口出生率数据预测及可视化
## 引言
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python对人口出生率数据进行预测和可视化。我们将使用Python中的一些常用的数据科学库来完成这个任务。
## 步骤概览
下面是完成这个任务的整个流程的概览表格：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤 1 | 数据收集和清洗 |
| 步骤 2 | 数据探索和可视化 |
| 步骤 3
原创
2023-11-02 10:48:41
101阅读
机器学习实战预测婴儿出生率1.加载数据2.数据的探索:特征相关性3.统计校验4.创建最后的待训练数据集(可跳过)5.划分训练集和测试集6.开始建模7.Logistic 回归模型8.选取出最具代表性的分类特征9.随机森林模型 机器学习是通过 算法对训练数据构建出 模型并对模型进行 评估，评估的性能如果达到要求就拿这个模型来测试其他的数据，如果达不到要求就要 调整算法来重新建立模型，再次进行评估，
现在都不需要了，不需要这个研发团队，只要招聘一个IT专家，甚至是普通的业务专家，稍微懂一点点IT技术，就能够通过已有
新GRE数学考试的考点有哪些呢?很多考生不知道怎么复习新GRE数学考试，其实，对于数学考试而言，如果能够掌握考点，多做练习题，想拿高分应该是没有什么问题的，下面小编就这对新GRE数学考点概率进行介绍。 下面就是关于概率的相关内容，这些概念在新GRE数学考试中一定会考到的，希望能够帮助突破新GRE数学的困境。 新GRE数学考试概率(Probability是指某一事件在相同的条件下可能发生也可
低代码这个概念在IT界应该是火了很久，在十年前就有低代码的概念。 在最初的时候，我们都是用高级语言或者常写
# 数据挖掘预测出生率
## 引言
随着数据科学的快速发展，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。其中，通过数据挖掘预测出生率成为了一个热门的研究方向。预测出生率能够帮助政府和社会规划未来的资源分配、制定相关政策以及做出更准确的人口预测。本文将介绍如何使用数据挖掘技术来预测出生率，并通过代码示例展示整个过程。
## 数据收集
在进行数据挖掘之前，我们首先需要收集相关的数据。出生率的预测通常
原创
2023-08-14 15:03:14
136阅读
微信公众号：新财富（ID：newfortune）新财富综合自第一财经、国家统计局、民政部、中国新闻周刊、安徽日报、深圳商报，原文标题：《热搜刷屏，去年我国出生率跌破1%，人口自然增长率1.45‰！创43年来新低》，题图来自：视觉中国近日发布的《中国统计年鉴2021》显示，2020年全国人口出生率为8.52‰，首次跌破10‰，创下了1978来的新低。同期全国人口自然增长率（出生率-死亡率）仅为1.4
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2022-08-09 22:46:00
75阅读
本文讲解如何使用R语言进行 KMeans 均值聚类分析，并以一个关于人口出生率死亡率的实例演示具体分析步骤。
前言 本文讲解如何使用R语言进行 KMeans 均值聚类分析，并以一个关于人口出生率死亡率的实例演示具体分析步骤。聚类分析总体流程1. 载入并了解数据集；2. 调用聚类函数进行聚类；3. 查看聚
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2023-06-21 22:27:47
171阅读
导读：2020年全国人口出生率为8.52‰，首次跌破10‰，在出生率快速下降的同时，我国已经进入老龄人口高速增长的平台期，未来14年将有36776万出生人口陆续进入老龄阶段，两项数据将加剧...
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2022-05-05 20:10:33
157阅读
项目内容课程班级博客链接20级数据班（本）这个作业要求链接Python作业博客名称2003031121-浦娟-python数据分析五一假期作业要求每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）。作业：把期中考试代码看懂、运行并调通，要求每一行 或 每个重要功能写上注释。一、分析1996~2015年人口数据特征间的关系import nu
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2023-08-15 14:26:32
157阅读
一、项目背景及目的 2019年12月，我国出现了新型冠状病毒引发的多起病例，全国逐渐开启疫情防疫监控，严重地区甚至实施封闭管理。2月是疫情的高发期，各地区的人员流向、时间分布和规模化是本项目的主要分析目标，目的是分析人员流动规模的对比变化。二、分析维度 根据现有的数据和分析方法，本项目分为三个维度进行分析： 1.地区间人员流向维度 根据不同省份，不同城市的人员流向，由省份-省份，城市-城
该博客配套代码、数据及PPT见百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1j1iWnhXmQiAnQ7VnfsCIrQ 提取码：6666算法实战数据为31个省份的出生率和死亡率，文件名为Province.xlsx在密度聚类算法的实战部分，我们将使用国内31个省份的人口出生率和死亡率数据作为分析对象。首先，将数据读入到Python中，并绘制出生率和死亡率数据的散点图，
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2023-07-10 14:01:08
55阅读
项目要求课堂班级博客链接首页 - 20级数据班 - 普洱学院 作业要求链接Python数据分析五一假期作业 - 作业 - 20级数据班 博客名称2003031102-子平-python数据分析五一假期作业要求每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）一、分析1996~2015年人口数据特征间的关系（1题50分，共50分）考查知识点
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2023-06-27 11:42:16
257阅读
一、数据处理 数据集populations根据年份排序为倒序，利用sort_index函数根据数据集中得年份进行从小到大排序。 代码：df2=df.sort_index(ascending=0) 排序后结果： 处理每个属性数据，单独拿出进行变化，格式变为预测所需要格式。 1.变化“时间”属性 2.因为时间中有中文格式，现在把其去掉中文字转换为单纯数字 3.将数据放入array数组中 4.变换arr
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2023-10-10 13:55:58
283阅读
1. 数据探索1.1 常用的统计量分析源数据年份,人均GDP(元),产量（万千升）,人均消费指数
2000,7857.7,2231.3,100.4
2001,8521.7,2288.9,100.7
2002,9339.2,2402.7,99.2
2003,10542.0,2540.5,101.2
2004,12233.5,2958.9,103.9
2005,1569.5,256.9,80.9#读取
