Python实现的北京积分落户数据分析示例

可以先建立一个问题与解答的结构：

问题

如何用Python实现北京积分落户数据的分析？有哪些常用的分析手段？

解答

Python实现北京积分落户数据分析，需要依次完成以下几步：

1. 数据获取：从官网或其他渠道获取数据，常用格式为CSV或Excel格式；
2. 数据清理：将数据表中的重复记录、缺失值和异常值进行处理；
3. 数据分析：根据需求，使用合适的算法和可视化工具进行数据分析；
4. 结果呈现：将结果存储为数据表或图表，或者生成报告等多种形式。

以下是两条示例说明：

示例一：数据获取和清理

import pandas as pd

# 从CSV文件载入数据到dataframe
filename = 'beijing_scores.csv'
df = pd.read_csv(filename, encoding='gb18030')

# 去重
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 删除异常行
df = df[df['total_score'] >= 60]

以上代码使用pandas库中的read_csv函数读取CSV格式文件，对数据进行了去重、缺失值填充和异常行删除等基本处理工作。

示例二：数据分析和可视化

import matplotlib.pyplot as plt

# 分组统计人数与平均分数
df1 = df.groupby('city').agg({'city':'count', 'total_score':'mean'})
df1.columns = ['count', 'score_mean']

# 按人数排序
df1.sort_values('count', ascending=False, inplace=True)

# 柱形图可视化
df1[:20].plot(kind='bar', y='count', legend=None, color='g', alpha=0.8, rot=0)
plt.xticks(range(len(df1[:20].index)), df1[:20].index, fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.ylabel('Count', fontsize=16)
plt.xlabel('City', fontsize=16)
plt.title('Top 20 cities with highest number of applicants', fontsize=18)
plt.show()

以上代码使用pandas库中的groupby函数对数据按城市进行统计分组，计算各城市的申请人数和平均积分。然后对分组计算结果进行排序并载入Matplotlib库进行绘图，可视化表现排名前20的城市中积分申请人数最多的城市。