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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。
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2. 功能展示
2.1 导入模块获取数据
2.2 分析数据类型数
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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
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2.6 将列名修改为“参加工作时间”
2.7 增加列“工龄”和“年龄”
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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
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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👇👇👇
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