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camperbot ef5d93b67f chore(i18n,learn): processed translations (#48693 )

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Raw Blame History

id, title, challengeType, forumTopicId, dashedName

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5e46f7e5ac417301a38fb929	人口統計數據分析器	10	462367	demographic-data-analyzer

--description--

你將使用我們在 Replit 的初始化項目來完成這個項目。

首先在 Replit 中導入項目。
接着，你將看到一個 .replit 窗口。
選擇 Use run command 並點擊 Done 按鈕。

我們仍在開發 Python 課程的交互式教學部分。目前，你可以在 YouTube 上通過 freeCodeCamp.org 上傳的一些視頻學習這個項目相關的知識。

給所有人的 Python 課程（14 小時）
如何使用 Python Pandas 分析數據（10 小時）

--instructions--

在這個挑戰中，你必須使用 Pandas 對人口統計進行分析。你將獲得從 1994 年人口普查數據庫中提取的人口統計數據數據集。以下是數據的示例：

|    |   age | workclass        |   fnlwgt | education   |   education-num | marital-status     | occupation        | relationship   | race   | sex    |   capital-gain |   capital-loss |   hours-per-week | native-country   | salary   |
|---:|------:|:-----------------|---------:|:------------|----------------:|:-------------------|:------------------|:---------------|:-------|:-------|---------------:|---------------:|-----------------:|:-----------------|:---------|
|  0 |    39 | State-gov        |    77516 | Bachelors   |              13 | Never-married      | Adm-clerical      | Not-in-family  | White  | Male   |           2174 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  1 |    50 | Self-emp-not-inc |    83311 | Bachelors   |              13 | Married-civ-spouse | Exec-managerial   | Husband        | White  | Male   |              0 |              0 |               13 | United-States    | <=50K    |
|  2 |    38 | Private          |   215646 | HS-grad     |               9 | Divorced           | Handlers-cleaners | Not-in-family  | White  | Male   |              0 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  3 |    53 | Private          |   234721 | 11th        |               7 | Married-civ-spouse | Handlers-cleaners | Husband        | Black  | Male   |              0 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  4 |    28 | Private          |   338409 | Bachelors   |              13 | Married-civ-spouse | Prof-specialty    | Wife           | Black  | Female |              0 |              0 |               40 | Cuba             | <=50K    |

你必須使用 Pandas 來回答以下問題：

這個數據集中每個種族有多少人？這應該是一個以種族名稱作爲索引標籤的 Pandas 系列。（race 欄）
男性的平均年齡是多少？
擁有學士學位的人的百分比是多少？
受過高等教育（Bachelors、Masters 或 Doctorate）且收入超過 50K 的人佔多大比例？
沒有受過高等教育且收入超過 50K 的人的比例是多少？
一個人每週最少工作多少小時？
每週工作最少小時數的人中有多少人的工資超過 50K？
哪個國家/地區的收入 >50K 的人口比例最高，該比例是多少？
找出印度收入 >50K 的人最受歡迎的職業。

使用文件 demographic_data_analyzer 中的啓動代碼。更新代碼，以便將所有設置爲“None”的變量設置爲適當的計算或代碼。將所有小數四捨五入到最接近的十分之一。

單元測試是在 test_module.py 下爲你編寫的。

開發

對於開發，你可以使用 main.py 來測試你的函數。單擊“運行”按鈕，main.py 將運行。

測試

爲了你的方便，我們將測試從 test_module.py 導入到 main.py。只要你點擊“運行”按鈕，測試就會自動運行。

提交

複製項目的 URL 並將其提交給 freeCodeCamp。

數據集源

Dua, D. and Graff, C. (2019). UCI Machine Learning Repository. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.

--hints--

它應該通過所有的 Python 測試。

--solutions--

  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.

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