大数据分析与挖掘 练习题

下图是2020年全国分地区农村居民人均可支配收入来源数据，请机器学习模型进行排序和分类分析。

demo.py

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

data = pd.read_csv('./data/form.csv')  # 拿到csv文件中数据,根据数据生成一个Dataframe
# 原表格数据展示
print(data)
# 根据人均可支配收入这一栏进行降序排列
sorted_data = data.sort_values(by=['可支配收入'], ascending=False)
print("n根据可支配收入这一栏进行降序排列：")
print(sorted_data)  # 排完序后打印看看

# 分类规定
# 人均可支配收入   类别 数字化特征
# [20000,25000)  高     2
# [15000,20000)  中     1
# [10000,15000)  低     0
label = []  # 分类标签
# 拿到每个城市的分类标签，放在label数组中
for index, row in data.iterrows():
    income = row['可支配收入']
    if 20000 <= income < 25000:
        label.append(2)
    elif 15000 <= income < 20000:
        label.append(1)
    else:
        label.append(0)

x = data['可支配收入'].values.reshape(-1, 1)  # 将数据转换成n行1列
y = np.array(label)
# 用SGDClassifier分类器进行分类
sgd_clf = SGDClassifier(max_iter=1000, random_state=42)
sgd_clf.fit(x, label)
# 交叉验证查看模型精度
print("n交叉验证查看模型精度：",end="")
print(cross_val_score(sgd_clf, x, label, cv=3, scoring="accuracy"))
# 测试模型，看看人均可支配收入为12000的时候，归到什么类别
print("n均可支配收入为12000的时候，归到什么类别：",end="")
print(sgd_clf.predict([[12000]]))

./data/form.csv

地区,可支配收入,工资性收入,经营净收入,财产净收入,转移净收入
全国,17131.5,6973.9,6077.4,418.8,3661.3
北京,30125.7,21173.8,1612.6,3103.3,4235.9
天津,25690.6,14384.5,5684,1450.9,4286.7
河北,16467.0,8598.4,55172,351.6,1999.8
山西,13878.0,6347.2,3613.6,204.8,3712.4
内蒙古,16566.9,3352.9,8827.7,498.2,3888.1
辽宁,17450.3,6511.3,7074.7,296.9,2767.5
吉林,16067.0,4018.8,914.1,364.5,2542.6
黑龙江,16168.4,3152.2,8452.5,847.7,3716.1
上海,34911.3,21067.2,1944.0,1206.9,10693.2
江苏,24198.5,11789.0,6444.5 ,895.1,5069.8
浙江,31930.5,19509.7,7600.6,949.2,3871.0
安徽,16620.2,5838.6,6222.6,334.3,4224.7
福建,20880.3,9411.0,7509.8,392.9,3566.6
江西,16980.8,7301.2,5866.0,279.1,3534.6
山东,18753.2,7590.9,8094.8,485.2,2582.3
河南,16107.9,6153.4,6174.9,237.7,4541.9
湖北,16305.9,5271.6,6745.4,214.4,4074.5
湖南,16584.6,6569.6,5804.0,231.7,3979.3
广东,20143.4,10613.5,4584.9,616.1,4328.9
广西,14814.9,4638.2,5867.7,352.2,3956.8
海南,16278.8,5752.8,6124.4,306.8,3094.9
重庆,16361.4,5740.5,5665.7,406.1,4649.1
四川,15929.1,4977.8,6152.0,510.2,4289.1
贵州,11642.3,4822.4,3444.6,388.5,3186.9
云南,12841.9,3975.0,6522.6,197.6,2146.8
西藏,14298.4,4778.3,6912.1,609.9,2298.1
陕西,13316.5,5387.8,4150.0,228.6,3550.0
甘肃,10344.3,2965.9,4650.5,135.3,2572.6
青海,12342.5,4005.7,4084.9,414.2,3037.7
宁夏,13689.4,5150.0,5549.4,393.5,2796.5
新疆,14056.1,4024.0,6371.7,299.5,3360.9

输出：

     地区    可支配收入    工资性收入    经营净收入   财产净收入    转移净收入
0    全国  17131.5   6973.9   6077.4   418.8   3661.3
1    北京  30125.7  21173.8   1612.6  3103.3   4235.9
2    天津  25690.6  14384.5   5684.0  1450.9   4286.7
3    河北  16467.0   8598.4  55172.0   351.6   1999.8
4    山西  13878.0   6347.2   3613.6   204.8   3712.4
5   内蒙古  16566.9   3352.9   8827.7   498.2   3888.1
6    辽宁  17450.3   6511.3   7074.7   296.9   2767.5
7    吉林  16067.0   4018.8    914.1   364.5   2542.6
8   黑龙江  16168.4   3152.2   8452.5   847.7   3716.1
9    上海  34911.3  21067.2   1944.0  1206.9  10693.2
10   江苏  24198.5  11789.0   6444.5   895.1   5069.8
11   浙江  31930.5  19509.7   7600.6   949.2   3871.0
12   安徽  16620.2   5838.6   6222.6   334.3   4224.7
13   福建  20880.3   9411.0   7509.8   392.9   3566.6
14   江西  16980.8   7301.2   5866.0   279.1   3534.6
15   山东  18753.2   7590.9   8094.8   485.2   2582.3
16   河南  16107.9   6153.4   6174.9   237.7   4541.9
17   湖北  16305.9   5271.6   6745.4   214.4   4074.5
18   湖南  16584.6   6569.6   5804.0   231.7   3979.3
19   广东  20143.4  10613.5   4584.9   616.1   4328.9
20   广西  14814.9   4638.2   5867.7   352.2   3956.8
21   海南  16278.8   5752.8   6124.4   306.8   3094.9
22   重庆  16361.4   5740.5   5665.7   406.1   4649.1
23   四川  15929.1   4977.8   6152.0   510.2   4289.1
24   贵州  11642.3   4822.4   3444.6   388.5   3186.9
25   云南  12841.9   3975.0   6522.6   197.6   2146.8
26   西藏  14298.4   4778.3   6912.1   609.9   2298.1
27   陕西  13316.5   5387.8   4150.0   228.6   3550.0
28   甘肃  10344.3   2965.9   4650.5   135.3   2572.6
29   青海  12342.5   4005.7   4084.9   414.2   3037.7
30   宁夏  13689.4   5150.0   5549.4   393.5   2796.5
31   新疆  14056.1   4024.0   6371.7   299.5   3360.9

根据可支配收入这一栏进行降序排列：
     地区    可支配收入    工资性收入    经营净收入   财产净收入    转移净收入
9    上海  34911.3  21067.2   1944.0  1206.9  10693.2
11   浙江  31930.5  19509.7   7600.6   949.2   3871.0
1    北京  30125.7  21173.8   1612.6  3103.3   4235.9
2    天津  25690.6  14384.5   5684.0  1450.9   4286.7
10   江苏  24198.5  11789.0   6444.5   895.1   5069.8
13   福建  20880.3   9411.0   7509.8   392.9   3566.6
19   广东  20143.4  10613.5   4584.9   616.1   4328.9
15   山东  18753.2   7590.9   8094.8   485.2   2582.3
6    辽宁  17450.3   6511.3   7074.7   296.9   2767.5
0    全国  17131.5   6973.9   6077.4   418.8   3661.3
14   江西  16980.8   7301.2   5866.0   279.1   3534.6
12   安徽  16620.2   5838.6   6222.6   334.3   4224.7
18   湖南  16584.6   6569.6   5804.0   231.7   3979.3
5   内蒙古  16566.9   3352.9   8827.7   498.2   3888.1
3    河北  16467.0   8598.4  55172.0   351.6   1999.8
22   重庆  16361.4   5740.5   5665.7   406.1   4649.1
17   湖北  16305.9   5271.6   6745.4   214.4   4074.5
21   海南  16278.8   5752.8   6124.4   306.8   3094.9
8   黑龙江  16168.4   3152.2   8452.5   847.7   3716.1
16   河南  16107.9   6153.4   6174.9   237.7   4541.9
7    吉林  16067.0   4018.8    914.1   364.5   2542.6
23   四川  15929.1   4977.8   6152.0   510.2   4289.1
20   广西  14814.9   4638.2   5867.7   352.2   3956.8
26   西藏  14298.4   4778.3   6912.1   609.9   2298.1
31   新疆  14056.1   4024.0   6371.7   299.5   3360.9
4    山西  13878.0   6347.2   3613.6   204.8   3712.4
30   宁夏  13689.4   5150.0   5549.4   393.5   2796.5
27   陕西  13316.5   5387.8   4150.0   228.6   3550.0
25   云南  12841.9   3975.0   6522.6   197.6   2146.8
29   青海  12342.5   4005.7   4084.9   414.2   3037.7
24   贵州  11642.3   4822.4   3444.6   388.5   3186.9
28   甘肃  10344.3   2965.9   4650.5   135.3   2572.6

交叉验证查看模型精度：[0.45454545 0.45454545 0.4       ]

均可支配收入为12000的时候，归到什么类别：[0]

下图是2020年全国分地区农村居民人均可支配收入数据，请深度学习模型进行预测分析。

demo2.py

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

data_pd = pd.read_csv('./data/form2.csv', sep=',')   # 拿到csv文件中数据,根据数据生成一个Dataframe
# 把原数据打印看看
print("原数据：")
print(data_pd)

train_data = []  # 训练数据
label = []  # 标签
# 每行的最后一列为标签,前面几行为训练数据
for row in data_pd.index:
    data_row = data_pd.iloc[row].values
    label.append(data_row[-1:])
    train_data.append(data_row[1:-1])

# 将train_data、label的数据类型转成ndarry
train_data = np.array(train_data)
label = np.array(label)

# 训练一个线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(train_data, label)

# 测试模型,预测下一年全国和各地区的人均可支配收入
income_predictions = lin_reg.predict(train_data)
print("预测结果: ")
print(income_predictions)

 ./data/form2.csv

地名,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020
全国,10488.9,11421.7,12363.4,13432.4,14617.0,16020.7,17131.5
北京,18667.3,20568.7,22309.5,24240.5,26490.3,23928.4,30125.7
天津,17014.2,18481.6,20075.6,21753.7,23065.2,24804.1,25590.6
河北,10186.1,11050.5,11919.4,12860.9,14030.9,15373.1,16467.0
山西,8609.4,9453.9,10082.5,10767.5,11750.0,12902.4,13878.0
内蒙古,9976.3,10775.9,11609.0,12584.3,13802.6,15282.8,16566.9
辽宁,11191.5,12056.9,12880.7,13746.8,14656.3,16108.3,17450.3
吉林,10780.1,11326.2,12122.9,12950.4,13748.2,14936.0,16067.0
黑龙江,10453.2,1095.2,11831.3,12664.8,13803.7,14962.1,16168.4
上海,21191.6,23205.2,25520.4,27825.0,30374.7,33195.2,34911.3
江苏,14958.4,15266.7,17605.6,19158.0,20845.1,22675.4,24198.5
浙江,19373.3,21125.0,22866.1,24955.8,27302.4,29875.8,31930.5
安微,9916.4,10320.7,11720.5,12758.2,13996.0,15416.7,16620.2
福建,12650.2,13792.7,14999.2,16334.8,17821.2,13560.4,20380.3
山西,10116.6,11139.1,12137.7,13241.8,14459.9,15796.3,16980.8
山东,11682.3,12930.4,13954.1,15117.5,16297.0,17775.5,18753.2
河南,9966.1,10352.9,11696.7,12719.2,13830.7,15163.7,16107.9
湖北,10849.1,11843.9,12725.0,13812.1,14377.8,16390.9,16306.9
湖南,10060.2,10992.5,11930.4,12935.8,14092.5,15394.8,16584.6
广东,12245.8,13360.4,14512.2,15779.7,17167.7,18813.4,20143.4
广西,8683.2,9466.6,10359.5,11325.5,12434.3,13676.7,14314.9
海南,9912.6,10357.6,11842.9,12901.8,13988.9,15113.1,16278.8
重庆,9489.8,10504.7,11548.8,12637.9,13731.2,15133.3,16361.4
四川,9347.7,10247.4,11203.1,12225.9,13331.4,14670.1,15929.1
贵州,6671.2,7386.9,8090.3,8869.1,9716.1,10756.3,11642.3
云南,7456.1,8242.1,9019.8,9862.2,10767.9,11902.4,12841.9
西藏,7359.2,8243.7,9093.8,10330.2,11449.8,12951.0,14598.4
陕西,7932.2,8688.9,9396.4,10264.5,11212.8,12325.7,13316.5
甘肃,6276.6,6936.2,7456.9,8076.1,8804.1,9628.9,10344.3
青海,7282.7,7933.4,8664.4,9462.3,10393.3,11499.4,12342.5
宁夏,8410.0,91187,9851.6,10737.9,11707.6,12858.4,13389.4
新疆,8723.8,9425.1,10183.2,11045.3,11974.5,13121.7,14056.1

 输出

原数据：
     地名     2014     2015     2016     2017     2018     2019     2020
0    全国  10488.9  11421.7  12363.4  13432.4  14617.0  16020.7  17131.5
1    北京  18667.3  20568.7  22309.5  24240.5  26490.3  23928.4  30125.7
2    天津  17014.2  18481.6  20075.6  21753.7  23065.2  24804.1  25590.6
3    河北  10186.1  11050.5  11919.4  12860.9  14030.9  15373.1  16467.0
4    山西   8609.4   9453.9  10082.5  10767.5  11750.0  12902.4  13878.0
5   内蒙古   9976.3  10775.9  11609.0  12584.3  13802.6  15282.8  16566.9
6    辽宁  11191.5  12056.9  12880.7  13746.8  14656.3  16108.3  17450.3
7    吉林  10780.1  11326.2  12122.9  12950.4  13748.2  14936.0  16067.0
8   黑龙江  10453.2   1095.2  11831.3  12664.8  13803.7  14962.1  16168.4
9    上海  21191.6  23205.2  25520.4  27825.0  30374.7  33195.2  34911.3
10   江苏  14958.4  15266.7  17605.6  19158.0  20845.1  22675.4  24198.5
11   浙江  19373.3  21125.0  22866.1  24955.8  27302.4  29875.8  31930.5
12   安微   9916.4  10320.7  11720.5  12758.2  13996.0  15416.7  16620.2
13   福建  12650.2  13792.7  14999.2  16334.8  17821.2  13560.4  20380.3
14   山西  10116.6  11139.1  12137.7  13241.8  14459.9  15796.3  16980.8
15   山东  11682.3  12930.4  13954.1  15117.5  16297.0  17775.5  18753.2
16   河南   9966.1  10352.9  11696.7  12719.2  13830.7  15163.7  16107.9
17   湖北  10849.1  11843.9  12725.0  13812.1  14377.8  16390.9  16306.9
18   湖南  10060.2  10992.5  11930.4  12935.8  14092.5  15394.8  16584.6
19   广东  12245.8  13360.4  14512.2  15779.7  17167.7  18813.4  20143.4
20   广西   8683.2   9466.6  10359.5  11325.5  12434.3  13676.7  14314.9
21   海南   9912.6  10357.6  11842.9  12901.8  13988.9  15113.1  16278.8
22   重庆   9489.8  10504.7  11548.8  12637.9  13731.2  15133.3  16361.4
23   四川   9347.7  10247.4  11203.1  12225.9  13331.4  14670.1  15929.1
24   贵州   6671.2   7386.9   8090.3   8869.1   9716.1  10756.3  11642.3
25   云南   7456.1   8242.1   9019.8   9862.2  10767.9  11902.4  12841.9
26   西藏   7359.2   8243.7   9093.8  10330.2  11449.8  12951.0  14598.4
27   陕西   7932.2   8688.9   9396.4  10264.5  11212.8  12325.7  13316.5
28   甘肃   6276.6   6936.2   7456.9   8076.1   8804.1   9628.9  10344.3
29   青海   7282.7   7933.4   8664.4   9462.3  10393.3  11499.4  12342.5
30   宁夏   8410.0  91187.0   9851.6  10737.9  11707.6  12858.4  13389.4
31   新疆   8723.8   9425.1  10183.2  11045.3  11974.5  13121.7  14056.1
预测结果: 
[[17186.10368046]
 [30105.73649876]
 [25980.56771292]
 [16491.78826325]
 [13760.89994907]
 [16446.01152777]
 [16769.98242851]
 [15888.82865998]
 [16389.1064388 ]
 [34922.47910975]
 [24285.53961   ]
 [31835.23731015]
 [16625.18815539]
 [20327.15478864]
 [16999.0335761 ]
 [18745.48169532]
 [16335.18698866]
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 [16523.82039608]
 [20039.76152466]
 [14853.69007152]
 [16354.92180707]
 [16067.14487963]
 [15723.89363459]
 [11681.76211999]
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 [12531.46434096]
 [13419.93064214]
 [14182.91246965]]