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
weixin_4686352912 天前
Pandas 速查笔记
笔记·pandas
Dxy123931021613 天前
DataFrame缺失值处理:完整指南与实战技巧
python·pandas·dataframe
kong790692814 天前
Python核心语法-Pandas读写csv和tsv文件
pandas
Dxy123931021615 天前
DataFrame时间序列操作:从基础到高级的时间数据处理指南
pandas
-To be number.wan17 天前
用 Pandas 分析自行车租赁数据:从时间序列到天气影响的完整实训
python·数据分析·pandas·数据可视化
Dxy123931021618 天前
DataFrame索引功能详解
pandas
没事偷着乐琅20 天前
二、Pandas 是啥 是数据库吗?
数据库·pandas
Flying pigs~~20 天前
Pandas绘图和Seaborn绘图
数据挖掘·数据分析·pandas·seaborn·python可视化
Dxy123931021621 天前
DataFrame数据操作能力深度解析:从基础到高级的完整指南
pandas
好家伙VCC21 天前
# 发散创新:用Python+Pandas构建高效BI数据清洗流水线在现代数据分析领域,**BI(商业智能)工具的核心竞
java·python·数据分析·pandas