怎么查找女性人数的不同年龄段的人数

怎么查找女性人数的不同年龄段的人数

需求分析:

xml 复制代码
1.读取表格中的提起数据,然后获得当前日期,并通过表内的出生日期计算当前年龄,表格内出生日期:20231029
2.然后根据年龄段来求人数

代码:

python 复制代码
    def teacher_age_gril(self):
        # 读取表格数据,假设表格文件名为data.xlsx
        data = pd.read_excel("teacher_high.xlsx", sheet_name='Sheet2')

        # 获取当前日期
        current_date = datetime.datetime.now()

        # 计算年龄,并根据年龄范围进行分类
        data['出生日期'] = data['出生日期'].astype(str)
        data['出生日期'] = pd.to_datetime(data['出生日期'], format='%Y%m%d')
        data['年龄'] = (current_date - data['出生日期']).dt.days // 365  # 计算年龄,以年为单位

        # 创建年龄范围的标签
        age_bins = [0, 29, 34, 39, 44, 49, 54, 59, 64, 200]
        age_labels = ['29岁以下', '30-34岁', '35-39岁', '40-44岁', '45-49岁', 
                      '50-54岁', '55-59岁', '60-64岁','65岁以上']

        data['年龄范围'] = pd.cut(data['年龄'], bins=age_bins, labels=age_labels)

        # 根据不同的条件进行筛选和统计
        female_data = data[data['性别'] == '女']

        # 分别计算女性性别的人数,按照不同年龄段分组
        result = female_data.groupby('年龄范围').size().reset_index(name='女性人数')

        # 输出女性性别的人数
        print(result)

重要知识点补充:

xml 复制代码
cut知识点看:不同选课人数范围内的公共基础课和专业课程的课程数统计
female_data.groupby('年龄范围').size().reset_index(name='女性人数'):
见文章《不同学位不同学历层次下不同年龄段的人数》
相关推荐
Hello.Reader2 天前
PyFlink 向量化 UDF(Vectorized UDF)Arrow 批传输原理、pandas 标量/聚合函数、配置与内存陷阱、五种写法一网打尽
python·flink·pandas
Hello.Reader2 天前
PyFlink Table API Data Types DataType 是什么、UDF 类型声明怎么写、Python / Pandas 类型映射一文搞懂
python·php·pandas
Hello.Reader2 天前
PyFlink Table API 用户自定义函数(UDF)通用 UDF vs Pandas UDF、打包部署、open 预加载资源、读取作业参数、单元测试
log4j·pandas
海棠AI实验室2 天前
第十六章:小项目 2 CSV → 清洗 → 统计 → 图表 → 报告输出
pandas
逻极3 天前
数据分析项目:Pandas + SQLAlchemy,从数据库到DataFrame的丝滑实战
python·mysql·数据分析·pandas·sqlalchemy
海棠AI实验室3 天前
第十七章 调试与排错:读懂 Traceback 的方法论
python·pandas·调试
kong79069283 天前
Pandas简介
信息可视化·数据分析·pandas
爱喝可乐的老王3 天前
数据分析实践--数据解析购房关键
信息可视化·数据分析·pandas·matplotlib
叫我:松哥3 天前
基于 Flask 的音乐推荐与可视化分析系统,包含用户、创作者、管理员三种角色,集成 ECharts 进行数据可视化,采用混合推荐算法
开发语言·python·信息可视化·flask·echarts·pandas·推荐算法
龙腾AI白云3 天前
10分钟了解向量数据库(3)
pandas·scipy