# 第十二週筆記
## 辨識程式碼:

import pandas as pd  #Pandas:處理單維度或單一欄位的資料
import numpy as np  #Numpy:產生一維、二維陣列進行向量和矩陣運算
import matplotlib.pyplot as plt  #matplotlib:讓資料視覺化

#讀取雲端硬碟中的excel檔
dfIncome = pd.read_excel('/content/drive/My Drive/___DataSet/001_Income_F.xlsx')
dfIncome

#總收入與人數
sum=dfIncome['Income'].sum()  #計算Pandas DataFrame列的元素總和
n=dfIncome['Income'].count()  #計算Pandas DataFrame列的數量
print(f'總和={sum}, 樣本數={n}')

#直方圖
plt.hist(dfIncome['Income'], bins=range(0, 100000, 1000))  #range:是可選參數,為箱子的上下限
plt.show()

dfLorenz=dfIncome[:]  #選取Pandas DataFrame列的元素
se=dfLorenz['Income'].sort_values()  #排列Pandas DataFrame列的元素
cumulativeSum=0
gini=0
i=0
# 宣告xx為串列變數
xx=[]
# 宣告yy為串列變數
yy=[]
for x in se:    
    i=i+1
    cumulativeSum+=x
    xx.append(i/n)
    yy.append(cumulativeSum/sum)    

plt.plot([0,1], linestyle = 'dotted')  #(x座標串列值,y座標串列值,其餘參數值)

#散佈圖
plt.scatter(x=xx,y=yy,s=0.1)  #(x座標值,y座標值,標示大小)
plt.axis('square')
plt.xlim(0,1)  #x軸的範圍
plt.ylim(0,1)  #y軸的範圍

print('羅倫茲曲線（Lorenz curve）')
plt.show()

## 操弄程式碼:

import pandas as pd  #Pandas:處理單維度或單一欄位的資料
import numpy as np  #Numpy:產生一維、二維陣列進行向量和矩陣運算
import matplotlib.pyplot as plt  #matplotlib:讓資料視覺化

#讀取雲端硬碟中的excel檔
dfIncome = pd.read_excel('/content/drive/My Drive/___DataSet/收入分布.xlsx')
dfIncome

結果:

#總收入與人數
sum=dfIncome['Income'].sum()  #計算Pandas DataFrame列的元素總和
n=dfIncome['Income'].count()  #計算Pandas DataFrame列的數量
print(f'總和={sum}, 樣本數={n}')

#直方圖
plt.hist(dfIncome['Income'], bins=range(0, 30, 5))  #range:是可選參數,為箱子的上下限
plt.show()

結果:

dfLorenz=dfIncome[:]  #選取Pandas DataFrame列的元素
se=dfLorenz['Income'].sort_values()  #排列Pandas DataFrame列的元素
cumulativeSum=0
gini=0
i=0
# 宣告xx為串列變數
xx=[]
# 宣告yy為串列變數
yy=[]
for x in se:    
    i=i+1
    cumulativeSum+=x
    xx.append(i/n)
    yy.append(cumulativeSum/sum)    

plt.plot([0,1], linestyle = 'dotted')  #(x座標串列值,y座標串列值,其餘參數值)

#散佈圖
plt.scatter(x=xx,y=yy,s=10)  #(x座標值,y座標值,標示大小)
plt.axis('square')
plt.xlim(0,1)  #x軸的範圍
plt.ylim(0,1)  #y軸的範圍

print('羅倫茲曲線（Lorenz curve）')
plt.show()