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python职业人群体检数据分析(代码+数据)【独一无二】

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目录

• python职业人群体检数据分析(代码+数据)【独一无二】
• 1. 任务描述
• 2. 功能展示
• • 2.1 导入模块获取数据
  • 2.2 分析数据类型数
  • 2.3 分析数据表结构、并统计各字段空缺的个数
  • 2.4 统计各字段空缺的个数
  • 2.5 删除全为空的列及身份证号为空的数据
  • 2.6 将列名修改为“参加工作时间”
  • 2.7 增加列“工龄”和“年龄”
  • 2.8 统计不同性别的白细胞计数均值柱状图
  • 2.9 统计不同年龄段的白细胞计数柱状图
• 三、部分代码

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1. 任务描述

有的职业危害因素对人体血液等系统产生影响，在此针对一次职业人群体检的部分数据使用Python进行数据分析和可视化描述。
要求：
1.导入模块：pandas、numpy、matplotlib.pyplot；定义可以正常显示中文标签和负号；

2.获取数据，导入待处理数据testdata.xls,并显示前5行；

3.分析数据

• 查看data的数据类型、表结构、并统计各字段空缺的个数；
• 删除全为空的列及身份证号为空的数据；
• 将“开始从事某工作年份”规范为4位数字年份，如“2018”，并将列名修改为“参加工作时间”；
• 增加列“工龄”（体检年份-参加工作时间）和“年龄”（体检时间-出生年份）两列；
• 统计不同性别的白细胞计数均值，并画出柱状图；
• 统计不同年龄段的白细胞计数，并画出柱状图，年龄段划分为：小于等于30，31至40，41至50以及大于50四个段。

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2. 功能展示

2.1 导入模块获取数据

2.2 分析数据类型数

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2.3 分析数据表结构、并统计各字段空缺的个数

2.4 统计各字段空缺的个数

2.5 删除全为空的列及身份证号为空的数据

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2.6 将列名修改为“参加工作时间”

2.7 增加列“工龄”和“年龄”

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2.8 统计不同性别的白细胞计数均值柱状图

2.9 统计不同年龄段的白细胞计数柱状图

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三、部分代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

df = pd.read_excel("testdata.xls")
data = df.head()#默认读取前5行的数据

print(df.info())
print(df.dtypes)
print(df.shape)
print(df.isnull().sum())

# 其余代码略....
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