World_Happiness_Project:罗格斯训练营项目1

**世界幸福报告项目1——利用Jupyter Notebook进行数据分析** 该项目基于“世界幸福报告”，这是一个全球性的研究项目，旨在衡量和理解各国人民的幸福感。通过分析报告中的数据，我们可以揭示影响人们幸福感的因素，如经济状况、社会支持、健康寿命、个人自由、慷慨度以及对腐败的感知等。本项目使用了Jupyter Notebook，这是一个开源的交互式计算环境，适合数据科学家进行数据处理、可视化和建模。 我们需要导入必要的Python库，如Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。在Jupyter Notebook中，我们可以通过创建新的代码单元格并运行这些导入语句来开始我们的分析： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 接着，我们将加载包含世界幸福报告数据的CSV文件。通常，这些数据集会包含多个国家每年的幸福分数和其他相关指标。例如，数据可能包含以下列：国家名称、年份、幸福得分、GDP每 capita、社会支持指数、健康期望寿命等。 ```python data = pd.read_csv('World_Happiness_Project-main/data.csv') ``` 在对数据进行初步探索时，我们可以使用Pandas的内置函数查看数据的基本信息，包括行数、列名、非空值数量等： ```python data.info() ``` 接下来，我们可以使用描述性统计来了解数据的中心趋势、分散程度和分布。这包括计算平均值、中位数、标准差等： ```python data.describe() ``` 为了深入了解各国之间的幸福水平差异，我们可以绘制箱线图或直方图，比较不同国家的幸福得分。Jupyter Notebook结合Matplotlib和Seaborn可以轻松实现这一点： ```python sns.boxplot(x='Country', y='Happiness_Score', data=data) plt.title('各国幸福得分分布') plt.show() ``` 进一步的分析可能涉及相关性研究。我们可能会想知道GDP、社会支持和其他变量与幸福得分之间的关系。可以使用`corr()`函数计算相关系数，然后用热力图可视化： ```python correlation_matrix = data.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('变量相关性') plt.show() ``` 此外，还可以进行回归分析，探讨各因素如何影响幸福得分。例如，我们可以使用线性回归模型： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression X = data[['GDP_per_capita', 'Social_Support']] y = data['Happiness_Score'] model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(model.coef_) print(model.intercept_) ``` 根据分析结果，我们可以提出关于哪些因素影响幸福感的见解，并为政策制定者提供可能的建议。例如，增加社会支持和改善经济状况可能会显著提高人民的幸福感。 总结，这个项目展示了如何使用Jupyter Notebook进行数据探索、分析和可视化，以了解全球幸福的格局。通过这样的实践，数据科学家能够深入理解世界幸福报告背后的复杂数据，并从中发现有价值的洞察。