1、运行需要安装requests、bs4库 2、运行代码后，数据会保存在同级目录下的excels文件夹 3、源码+已下载好的Excel数据

D3作业-数据新闻和D3 背景 欢迎来到新闻编辑室！ 您刚刚接受了主要Metro纸的数据可视化职位。 您的任务是分析影响人们生活的当前趋势，并创建图表，图形和交互式元素来帮助读者理解您的发现。 该编辑希望撰写一系列有关特定人口统计学所面临的健康风险的专题报道。 她指望您通过筛选来自美国人口普查局和行为风险因素监视系统的信息来探究第一个故事的想法。 分配中包含的数据集基于2014 ACS 1年估算值： : ，但您可以自由研究其他数据集。 当前数据集包括各州的收入，肥胖，贫困等方面的数据。 教育部代表“误差范围”。 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为D3-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 在本地git存储库中，为D3挑战创建一个目录。 使用文件夹名称来对应挑战： D3_data_journalism 。 该作业同

该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型，以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标，该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位（街区组通常人口为600至3,000人）。 项目数据集中有20,640个地区。

MSDS6372 项目 1 2021 年夏季团队：Tricia Herrera、Michael Mazel、Cameron Stewart、Rick Fontenot 在这个项目中，我们探索了一个称为“人口普查收入”的 UCI 数据集，并建立模型以根据可用变量预测个人收入是否超过 5 万美元/年 我们注释的代码被分解为项目的每个部分的单独 rmd 文件： EDA.Rmd：探索性数据分析，包括输出干净、转换和缩放的数据集，这些数据集会输入以下建模文件 我们项目的书面总结包含在 MSDS6372_Project2.pdf 文件中

32第七次人口普查数据看板1

全国第七次人口普查数据，到各省（各市数据详见本人主页） 数据源于第七次人口普查公报

第七次全国人口普查数据表格

1990年全国第四次人口普查数据，包含分区县的人口数据。

和声2 HURU地图 HURUmap 是一个交互式网络平台，允许公民和记者探索、可视化和下载人口普查数据。 这使他们能够为原本难以发现的故事提供背景信息。 可在 目标 HURUmap 没有重新发明轮子，而是依赖于优秀的人口普查报告项目，旨在做到以下几点： 扩展可用功能，例如下载 SVG / PNG 提供一个共享数据平台 - 表和地理（使用 mapit），可以在不同的应用程序中重复使用 提供共享的样式、设计、归属和其他参与内容偏好 用法 TODO：如何使用自以为是的 Docker 构建 HURUmap 驱动的应用程序。 安装HURUmap Django App/包 安装包 pip install -e git+https://github.com/CodeForAfrica/HURUmap.git@master#egg=hurumap 将应用程序添加到已安装的应用程序 INSTALLED_APPS = [ ..., 'hurumap' ] 将这些添加到您的settings.py 运行迁移 python manage.py migrate 创建管理员用户以访问 CMS python man

第七次人口普查数据的背后：人口大国面临人口变局