基于机器学习的居民消费影响因子分析预测

本文主要是介绍基于机器学习的居民消费影响因子分析预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

项目视频讲解：

基于机器学习的居民消费影响因子分析预测_哔哩哔哩_bilibili

主要工作内容：

完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import missingno as msno
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')#设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'#设置正常显示负号字符
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据
data = pd.read_csv('pay_gap_Europe.csv')data.sample(10)# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum()
missing_values = missing_values[missing_values > 0].sort_values(ascending=False)# 缺失占比
missing_percentage = (missing_values / len(data)) * 100missing_data 

这篇关于基于机器学习的居民消费影响因子分析预测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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