2023深圳杯东三省A题全保姆教程 城市居民身体健康分析

**2023深圳杯东三省A题全保姆教程**

**城市居民身体健康分析**

**一、问题描述**

在城市中，居民的身体健康状况受到多种因素的影响，如生活方式、环境条件等。以下是本题的具体要求：

* **数据来源**：使用深圳市2020年人口普查数据作为基础。
* **目标**：分析城市居民身体健康状况的相关特征，并探讨其与生活方式和环境条件之间的关系。

**二、数据准备**

首先，我们需要从深圳市2020年人口普查数据中获取相关信息。以下是部分数据示例：

|代码 | 居民数量 | 平均年龄 | 平均收入 |
| --- | --- | --- | --- |
| A |10000 |35 |50000 |
| B |20000 |40 |60000 |

**三、数据分析**

### **3.1 居民数量与平均年龄的关系**

import pandas as pd# 加载数据data = {
 '代码': ['A', 'B'],
 '居民数量': [10000,20000],
 '平均年龄': [35,40]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 进行相关性分析corr_coef = df['居民数量'].corr(df['平均年龄'])
print('相关系数：', corr_coef)

import pandas as pd# 加载数据data = {
 '代码': ['A', 'B'],
 '平均年龄': [35,40],
 '平均收入': [50000,60000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 进行相关性分析corr_coef = df['平均年龄'].corr(df['平均收入'])
print('相关系数：', corr_coef)

import pandas as pd# 加载数据data = {
 '代码': ['A', 'B'],
 '居民数量': [10000,20000],
 '平均收入': [50000,60000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 进行相关性分析corr_coef = df['居民数量'].corr(df['平均收入'])
print('相关系数：', corr_coef)