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title: 人口统计数据分析器
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challengeType: 10
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forumTopicId: 462367
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dashedName: demographic-data-analyzer
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# --description--
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你将通过使用我们的[Replit 入门代码](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer)来完成本项目。
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我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前，你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。
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- [Python for Everybody 视频课程](https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/)（14 小时）
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- [Learn Python 视频课程](https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/)（10 小时）
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# --instructions--
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在这个挑战中，你必须使用 Pandas 对人口统计进行分析。 你将获得从 1994 年人口普查数据库中提取的人口统计数据数据集。 以下是数据的示例：
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| | age | workclass | fnlwgt | education | education-num | marital-status | occupation | relationship | race | sex | capital-gain | capital-loss | hours-per-week | native-country | salary |
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|---:|------:|:-----------------|---------:|:------------|----------------:|:-------------------|:------------------|:---------------|:-------|:-------|---------------:|---------------:|-----------------:|:-----------------|:---------|
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| 0 | 39 | State-gov | 77516 | Bachelors | 13 | Never-married | Adm-clerical | Not-in-family | White | Male | 2174 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
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| 1 | 50 | Self-emp-not-inc | 83311 | Bachelors | 13 | Married-civ-spouse | Exec-managerial | Husband | White | Male | 0 | 0 | 13 | United-States | <=50K |
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| 2 | 38 | Private | 215646 | HS-grad | 9 | Divorced | Handlers-cleaners | Not-in-family | White | Male | 0 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
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| 3 | 53 | Private | 234721 | 11th | 7 | Married-civ-spouse | Handlers-cleaners | Husband | Black | Male | 0 | 0 | 40 | United-States | <=50K |
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| 4 | 28 | Private | 338409 | Bachelors | 13 | Married-civ-spouse | Prof-specialty | Wife | Black | Female | 0 | 0 | 40 | Cuba | <=50K |
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```
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你必须使用 Pandas 来回答以下问题：
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- 这个数据集中每个种族有多少人？ 这应该是一个以种族名称作为索引标签的 Pandas 系列。 （`race` 栏）
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- 男性的平均年龄是多少？
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- 拥有学士学位的人的百分比是多少？
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- 受过高等教育（`Bachelors`, `Masters`, or `Doctorate`）收入超过 50K 的人占多大比例？
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- 没有受过高等教育的人的收入超过 50K 的比例是多少？
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- 一个人每周最少工作多少小时？
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- 每周工作最少小时数的人中有多少人的工资超过 50K？
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- 哪个国家/地区的收入 >50K 的人口比例最高，该比例是多少？
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- 确定印度收入 >50K 的人最受欢迎的职业。
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使用文件 `demographic_data_analyzer` 中的启动代码。 更新代码，以便将所有设置为“None”的变量设置为适当的计算或代码。 将所有小数四舍五入到最接近的十分之一。
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单元测试是在 `test_module.py` 下为你编写的。
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## 开发
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对于开发，你可以使用 `main.py` 来测试你的函数。 单击“运行”按钮，`main.py` 将运行。
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## 测试
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为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 只要你点击“运行”按钮，测试就会自动运行。
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## 提交
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复制项目的 URL 并将其提交给 freeCodeCamp。
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## 数据集源
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Dua, D. and Graff, C. (2019). [UCI Machine Learning Repository](http://archive.ics.uci.edu/ml). Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
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# --hints--
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它应该通过所有的 Python 测试。
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```js
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```
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# --solutions--
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```py
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# Python challenges don't need solutions,
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# because they would need to be tested against a full working project.
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# Please check our contributing guidelines to learn more.
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```
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