傻瓜式学习Python案例一：代码测试数据集是否存在偏见

傻瓜式学习Python案例一：代码测试数据集是否存在偏见

你好！ 欢迎来到傻瓜式学习Python社区，本期的主要任务是构建一个测试数据集是否存在偏差的函数。该函数通过统计性别比例并比较其差异，判断数据集中是否存在显著的性别偏差（超过10%）。

一、配置环境

1、下载PyCharm（自行搜索官方网站）；
2、下载AnaConda（自行搜索网站教程）；
3、新建项目New Project—设置存储路径—选择AnaConda环境（先在Anaconda中新建环境，根据目录找到已建环境）

思路：
1、新建数据；
2、构建用于检查数据集中是否存在性别偏差的函数；
3、运行结果（Ture/False）。

二、实验

1、删掉新建项目中新建窗口的所有代码；
2、复制以下代码；
data = [
{‘name’: ‘Alice’, ‘gender’: ‘female’},
{‘name’: ‘Bob’, ‘gender’: ‘male’},
{‘name’: ‘Charlie’, ‘gender’: ‘male’},
{‘name’: ‘Diana’, ‘gender’: ‘female’},
{‘name’: ‘Eve’, ‘gender’: ‘female’}
]//定义：数据data是一个列表

def check_gender_bias(data):
//定义函数check_gender_bias，接收一个数据集data作为参数
male_count = sum(1 for entry in data if entry[‘gender’] == ‘male’)
female_count = sum(1 for entry in data if entry[‘gender’] == ‘female’)
total_entries = len(data)
print(f"Male entries: {male_count/total_entries100:.2f}%")
print(f"Female entries: {female_count/total_entries100:.2f}%")
if abs(male_count - female_count)/total_entries > 0.1:
return True
else:
return False

三、运行及结果

print(check_gender_bias(data))

四、解释说明

（1）数据说明
这段代码中的data是一个列表（list），列表中的每个元素是一个字典（dict）。以下是详细解释：

1. 列表（list）
   data是一个列表，用方括号[]定义。
   列表中的每个元素是一个字典，表示一个数据条目。
   列表是可变的（可以添加、删除、修改元素），且元素是有序的。
2. 字典（dict）
   列表中的每个元素是一个字典，用花括号{}定义。
   每个字典有两个键值对：
   键’name’：值是一个字符串，表示名字。
   键’gender’：值是一个字符串，表示性别，取值为’male’或’female’。
   字典是无序的（在Python 3.7+中字典保持插入顺序），且可以通过键访问值。
3. 具体数据
   data = [
   {‘name’: ‘Alice’, ‘gender’: ‘female’}, # 第一个字典
   {‘name’: ‘Bob’, ‘gender’: ‘male’}, # 第二个字典
   {‘name’: ‘Charlie’, ‘gender’: ‘male’}, # 第三个字典
   {‘name’: ‘Diana’, ‘gender’: ‘female’}, # 第四个字典
   {‘name’: ‘Eve’, ‘gender’: ‘female’} # 第五个字典]
   第一个字典：{‘name’: ‘Alice’, ‘gender’: ‘female’}
   name的值是’Alice’（字符串）。
   gender的值是’female’（字符串）。
   第二个字典：{‘name’: ‘Bob’, ‘gender’: ‘male’}
   name的值是’Bob’。
   gender的值是’male’。
   以此类推。
4. 数据类型总结
   data是一个列表，包含5个字典。
   每个字典有两个键值对，键是字符串，值也是字符串。
5. 访问数据示例
   // 访问第一个字典
   first_entry = data[0]print(first_entry) // 输出: {‘name’: ‘Alice’, ‘gender’: ‘female’}
   // 访问第一个字典中的’name’值
   first_name = data[0][‘name’]print(first_name) // 输出: Alice
   // 访问第一个字典中的’gender’值
   first_gender = data[0][‘gender’]print(first_gender) // 输出: female
   通过这种方式，可以逐层访问列表中的字典以及字典中的具体值。
   （2）函数说明
   这段代码定义了一个名为check_gender_bias的函数，用于检查数据集中是否存在性别偏差。以下是代码的逐步讲解：
6. 函数定义
   def check_gender_bias(data):
   这是一个函数定义，接受一个参数data，它应该是一个包含字典的列表，每个字典代表一个数据条目，且每个字典中包含一个键’gender’，其值为’male’或’female’。
7. 统计性别数量
   male_count = sum(1 for entry in data if entry[‘gender’] == ‘male’)
   female_count = sum(1 for entry in data if entry[‘gender’] == ‘female’)
   使用生成器表达式和sum()函数统计数据集中男性和女性的数量：
   male_count：计算data中’gender’键值为’male’的条目数量。
   female_count：计算data中’gender’键值为’female’的条目数量。
8. 计算总条目数
   total_entries = len(data)
   total_entries是数据集的总条目数，即data的长度。
9. 打印性别比例
   print(f"Male entries: {male_count/total_entries100:.2f}%")
   print(f"Female entries: {female_count/total_entries100:.2f}%")
   计算男性和女性条目占总条目的百分比，并格式化输出，保留两位小数。
10. 判断性别偏差
    if abs(male_count - female_count)/total_entries > 0.1:
    return True
    else:
    return False

计算男性和女性数量的绝对差值占总条目的比例：
如果该比例大于10%（即0.1），则认为存在性别偏差，返回True。
否则，返回False。
（3）运行并显示结果
print(check_gender_bias(data))
这行代码的作用是调用之前定义的check_gender_bias函数，并将结果打印到控制台。

1. 函数调用
   check_gender_bias(data)
   调用check_gender_bias函数，并将data作为参数传递给它。
   data是一个包含性别信息的列表，如之前定义的示例数据。
2. 函数执行
   函数内部会执行以下操作：
   统计性别数量：计算男性和女性的数量。
   计算总条目数：获取data的长度。
   打印性别比例：输出男性和女性条目占总条目的百分比。
   判断性别偏差：如果男性和女性数量的绝对差值占总条目的比例超过10%，返回True，否则返回False。
3. 打印结果
   print(check_gender_bias(data))
   将check_gender_bias(data)的返回值（True或False）打印到控制台。