【python】python职业人群体检数据分析(代码+数据)【独一无二】

👉博__主👈：米码收割机

👉技__能👈：C++/Python语言

👉公众号👈：测试开发自动化【获取源码+商业合作】

👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主

👉专__注👈：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。

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。

👇👇👇 关注公众号，回复 “体检数据分析” 获取源码👇👇👇

2. 功能展示

2.1 导入模块获取数据

2.2 分析数据类型数

👇👇👇 关注公众号，回复 “体检数据分析” 获取源码👇👇👇

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

👇👇👇 关注公众号，回复 “体检数据分析” 获取源码👇👇👇

2.6 将列名修改为“参加工作时间”

2.7 增加列“工龄”和“年龄”

👇👇👇 关注公众号，回复 “体检数据分析” 获取源码👇👇👇

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

👇👇👇 关注公众号，回复 “体检数据分析” 获取源码👇👇👇

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....
# 👇👇👇 关注公众号，回复 “体检数据分析” 获取源码👇👇👇

👇👇👇 关注公众号，回复 “体检数据分析” 获取源码👇👇👇