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用Python实现基尼系数的计算
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参考资料： （从文件读取数据到数组）https://blog.csdn.net/gaochen1412771148/article/details/94886847?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v25-9-94886847.nonecase （基尼系数计算方法-何史提的回答）https://www.zhihu.com/question/20219466/answer/25936162 简单的说明（吐槽）： 最近对基尼系数有点感兴趣，于是就基于面向百度搜索的方法（🙈）写了一个python计算基尼系数的小文件（手动狗头）。 读入的文件格式设置为txt，然后它里面只有一列数据。 完整代码： import os import numpy as np import pandas as pd file = open("gini.txt", "r") #以只读方式从文件夹中读取一列家庭年收入的数据文档 row = file.readlines() #读取所有行 wealths = [] #定义一个wealths数组用于存放所有的数据 #以下开始将txt文件的数据逐个输入wealths数组 for line in row: line = list(line.strip().split('/n')) #strip移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符），split指定分隔符对 字符串进行切片 for i in line: wealths.append(int(i)) #逐个追加入wealths数组 #打印wealths数组，看一下有没有读入数据错误 for i in range(0,len(wealths)): print(wealths[i]) #基尼系数计算的函数 def gini_coef(wealths): cum_wealths = np.cumsum(sorted(np.append(wealths, 0))) sum_wealths = cum_wealths[-1] xarray = np.array(range(0, len(cum_wealths))) / np.float(len(cum_wealths)-1) yarray = cum_wealths / sum_wealths B = np.trapz(yarray, x=xarray) A = 0.5 - B return A / (A+B) #打印基尼系数结果 print("\n基尼系数是%f"%gini_coef(wealths)) 测试代码： 首先是计算绝对平均的情况 我新建了一个“绝对平均”的txt文档，里面有100行数据，每一列都是1000，代表着100人的财产都是1000元钱。在这种绝对平均的情况下，基尼系数为0。 跑一下程序，发现结果确实为0。
新建一个“绝对不平均”的txt文档，里面有100行数据，前99列都为0，最后一列是100000，代表着99个人的财产都被第100个人独吞了（那99个人真悲催😭） 。在这种绝对不平均的情况下，基尼系数为1。 跑了一下程序，却发现结果是0.99。
呃，有没有大佬告诉一下我比较可靠的原因，现在我已经将原因归到（甩锅）电脑处理浮点数运算本来就不准确这个事实了。 最后我继续模拟了几组乱序的100个不同的数据，发现也能计算出结果，不过也还是不太知道结果的可靠性强不强。 所以如果有更加可靠的验证方法，我会继续更新的（应该吧，咕咕咕）。 |
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