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5e46f7e5ac417301a38fb929 | 人口統計數據分析器 | 10 | 462367 | demographic-data-analyzer |
--description--
你將通過使用我們的Replit 入門代碼來完成本項目。
我們仍在開發 Python 課程的交互式教學部分。 目前,你可以在 YouTube 上通過 freeCodeCamp.org 上傳的一些視頻學習這個項目相關的知識。
- Python for Everybody 視頻課程(14 小時)
- Learn Python 視頻課程(10 小時)
--instructions--
在這個挑戰中,你必須使用 Pandas 對人口統計進行分析。 你將獲得從 1994 年人口普查數據庫中提取的人口統計數據數據集。 以下是數據的示例:
| | age | workclass | fnlwgt | education | education-num | marital-status | occupation | relationship | race | sex | capital-gain | capital-loss | hours-per-week | native-country | salary |
|---:|------:|:-----------------|---------:|:------------|----------------:|:-------------------|:------------------|:---------------|:-------|:-------|---------------:|---------------:|-----------------:|:-----------------|:---------|
| 0 | 39 | State-gov | 77516 | Bachelors | 13 | Never-married | Adm-clerical | Not-in-family | White | Male | 2174 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
| 1 | 50 | Self-emp-not-inc | 83311 | Bachelors | 13 | Married-civ-spouse | Exec-managerial | Husband | White | Male | 0 | 0 | 13 | United-States | <=50K |
| 2 | 38 | Private | 215646 | HS-grad | 9 | Divorced | Handlers-cleaners | Not-in-family | White | Male | 0 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
| 3 | 53 | Private | 234721 | 11th | 7 | Married-civ-spouse | Handlers-cleaners | Husband | Black | Male | 0 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
| 4 | 28 | Private | 338409 | Bachelors | 13 | Married-civ-spouse | Prof-specialty | Wife | Black | Female | 0 | 0 | 40 | Cuba | <=50K |
你必須使用 Pandas 來回答以下問題:
- 這個數據集中每個種族有多少人? 這應該是一個以種族名稱作爲索引標籤的 Pandas 系列。 (
race
欄) - 男性的平均年齡是多少?
- 擁有學士學位的人的百分比是多少?
- 受過高等教育(
Bachelors
,Masters
, orDoctorate
)收入超過 50K 的人佔多大比例? - 沒有受過高等教育的人的收入超過 50K 的比例是多少?
- 一個人每週最少工作多少小時?
- 每週工作最少小時數的人中有多少人的工資超過 50K?
- 哪個國家/地區的收入 >50K 的人口比例最高,該比例是多少?
- 確定印度收入 >50K 的人最受歡迎的職業。
使用文件 demographic_data_analyzer
中的啓動代碼。 更新代碼,以便將所有設置爲“None”的變量設置爲適當的計算或代碼。 將所有小數四捨五入到最接近的十分之一。
單元測試是在 test_module.py
下爲你編寫的。
開發
對於開發,你可以使用 main.py
來測試你的函數。 單擊“運行”按鈕,main.py
將運行。
測試
爲了你的方便,我們將測試從 test_module.py
導入到 main.py
。 只要你點擊“運行”按鈕,測試就會自動運行。
提交
複製項目的 URL 並將其提交給 freeCodeCamp。
數據集源
Dua, D. and Graff, C. (2019). UCI Machine Learning Repository. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
--hints--
它應該通過所有的 Python 測試。
--solutions--
# Python challenges don't need solutions,
# because they would need to be tested against a full working project.
# Please check our contributing guidelines to learn more.