【数据分析学习笔记】

项目分析数据：https://www.kaggle.com/osmi/mental-health-in-tech-survey，这是有关科技工作者心理健康数据的分析项目，数据是CSV格式的。数据格式部分如下：

需求：统计各个国家存在的心理健康问题的男女人数

代码：

import numpy as np
import  pandas as pd

#open csv read data as dataframe
df=pd.read_csv('./survey.csv')
#create a new  column(count) to record the number of gender
df['count']=0
#select people who have mental health problem
df=df[df['mental_health_consequence']=='Yes']
#discard the case-sensitive
df['Gender']=df['Gender'].str.lower()
#select  data where gender='male' or gender='female'
df2=df[(df['Gender']=='male' )|( df['Gender']=='female')]
#select count of different genders from different countries
group=df2['count'].groupby([df2['Country'],df2['Gender']]).count()
print(group)

输出结果如下：

Country         Gender
Australia       female     3
                male       5
Belgium         male       2
Bulgaria        male       1
Canada          female     3
                male      11
Colombia        male       1
Croatia         male       1
Finland         male       2
France          male       1
Georgia         male       1
Germany         female     1
                male       4
Greece          male       2
Hungary         female     1
India           female     1
                male       2
Ireland         female     1
                male      10
Israel          male       1
Italy           male       1
Japan           male       1
Netherlands     male       3
New Zealand     male       2
Philippines     male       1
Portugal        male       1
Russia          male       1
Singapore       male       1
Slovenia        male       1
South Africa    male       1
Spain           female     1
Switzerland     male       1
United Kingdom  female     5
                male      33
United States   female    33

                male      86

需求2：统计各个国家存在的心理健康问题的平均年龄

df3=df[(df['Age']>0)&(df['Age']<100)]
group2=df3['Age'].groupby(df3['Country']).mean()
print(group2)

输出2：

Country
Australia         31.500000
Bahamas, The       8.000000
Belgium           30.000000
Bulgaria          26.000000
Canada            29.875000
Colombia          26.000000
Croatia           43.000000
Finland           27.000000
France            26.000000
Georgia           20.000000
Germany           32.000000
Greece            36.500000
Hungary           27.000000
India             24.000000
Ireland           35.272727
Israel            27.000000
Italy             37.000000
Japan             49.000000
Netherlands       33.000000
New Zealand       36.750000
Philippines       31.000000
Portugal          27.000000
Russia            28.000000
Singapore         39.000000
Slovenia          19.000000
South Africa      61.000000
Spain             30.000000
Switzerland       30.000000
United Kingdom    31.571429
United States     33.582353