2023年世界各国自杀率排名的探索性数据分析（EDA）

自杀率是一个国家公共健康的重要指标，它反映了人们心理健康状况和社会环境的复杂性。随着世界各国对心理健康问题的认识不断加深，自杀率的研究越来越受到关注。本文旨在通过探索性数据分析（EDA）对2023年的世界各国自杀率进行分析，并使用Python编程语言提供相关的代码示例。

数据来源与准备

首先，我们需要收集2023年各国的自杀率数据。可以从各种公开数据集获取，例如世界卫生组织（WHO）或各国统计局。假设我们已经获取了一个包含国家、自杀率等信息的CSV文件，文件结构如下：

Country, Suicidal_rate
China, 7.9
India, 16.5
USA, 14.5
...

我们将使用Pandas库来处理这些数据。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('suicide_rate_2023.csv')

# 显示前几行数据
print(data.head())

数据清洗

在分析数据之前，我们需要确保数据的有效性。例如，检查是否存在缺失值，或者数据格式是否正确。

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 去除缺失值
data.dropna(inplace=True)

数据分析

接下来，我们将进行基本的统计分析，比如计算自杀率的平均值、最小值和最大值，并绘制自杀率的分布图。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 计算基本统计信息
print(data['Suicidal_rate'].describe())

# 绘制自杀率分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['Suicidal_rate'], bins=30, kde=True)
plt.title('自杀率分布图')
plt.xlabel('自杀率')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

自杀率排名

接下来，我们可以对自杀率进行排序，并展示自杀率排名前十和后十的国家。下面是实现的代码：

# 按照自杀率排序
ranked_data = data.sort_values(by='Suicidal_rate', ascending=False)

# 显示排名前十的国家
print("自杀率排名前十的国家：")
print(ranked_data.head(10))

# 显示排名后十的国家
print("自杀率排名后十的国家：")
print(ranked_data.tail(10))

数据可视化

我们还可以使用条形图来可视化排名前十和后十的国家自杀率，方便进行比较。

# 绘制自杀率排名前十的条形图
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.barplot(x='Suicidal_rate', y='Country', data=ranked_data.head(10), palette='viridis')
plt.title('自杀率排名前十的国家')
plt.xlabel('自杀率')
plt.ylabel('国家')
plt.show()

# 绘制自杀率排名后十的条形图
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.barplot(x='Suicidal_rate', y='Country', data=ranked_data.tail(10), palette='plasma')
plt.title('自杀率排名后十的国家')
plt.xlabel('自杀率')
plt.ylabel('国家')
plt.show()

结论

通过上述数据分析，可以清楚地看到2023年各国自杀率的分布及其排名。自杀率较高的国家通常与社会经济、文化及心理健康支持系统等多方面因素有关，而自杀率较低的国家往往在这些方面有更为完善的措施和支持。这种探索性数据分析为深入理解自杀这一社会问题提供了基础，有助于相关政策的制定和改善公众心理健康状况的行动。