Python 因果推断手册教程

项目介绍

Python 因果推断手册（Python Causality Handbook）是一个开源项目，旨在通过Python语言提供一个轻松但严谨的因果推断学习方法。该项目涵盖了影响估计和敏感性分析的核心概念，适合那些勇敢且真实的学习者。项目内容丰富，包含大量的Python代码示例和有趣的图解，帮助读者更好地理解和应用因果推断技术。

项目快速启动

1. 克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/matheusfacure/python-causality-handbook.git

2. 安装依赖

进入项目目录并安装所需的Python依赖包：

cd python-causality-handbook
pip install -r requirements.txt

3. 运行示例代码

项目中包含多个Jupyter Notebook示例，可以通过以下命令启动Jupyter Notebook并运行示例代码：

jupyter notebook

在Jupyter Notebook界面中，打开任意一个.ipynb文件即可开始学习和运行代码。

应用案例和最佳实践

案例1：教育对收入的影响

在这个案例中，我们将使用因果推断技术来分析教育对个人收入的影响。通过模拟数据和Python代码，我们可以估计教育对收入的因果效应。

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.special import expit
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

# 模拟数据
np.random.seed(123)
n = 100
education = np.random.normal(10, 3, n).round()
income = np.random.normal(50000 + 10000 * education, 10000)

data = pd.DataFrame({'Education': education, 'Income': income})

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='Education', y='Income', data=data)
plt.title('Education vs Income')
plt.show()

案例2：药物对患者康复时间的影响

在这个案例中，我们将分析某种药物对患者康复时间的影响。通过因果推断技术，我们可以估计药物的因果效应，并评估其统计显著性。

# 模拟数据
np.random.seed(456)
n = 100
drug = np.random.binomial(1, 0.5, n)
recovery_time = np.random.normal(10 - 2 * drug, 2)

data = pd.DataFrame({'Drug': drug, 'Recovery_Time': recovery_time})

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='Drug', y='Recovery_Time', data=data)
plt.title('Drug Effect on Recovery Time')
plt.show()

典型生态项目

1. EconML

EconML是一个用于因果推断的Python库，特别适用于经济学和商业应用。它提供了多种因果推断模型和工具，帮助用户在复杂的数据环境中进行因果效应估计。

2. CausalML

CausalML是另一个专注于因果推断的Python库，提供了多种机器学习方法来估计因果效应。它特别适用于大规模数据集和复杂的因果关系分析。

3. DoWhy

DoWhy是一个用于因果推断的Python库，旨在简化因果推断的流程。它提供了从因果图构建到因果效应估计的一站式解决方案，适合初学者和高级用户。

通过这些生态项目，用户可以进一步扩展和应用Python因果推断手册中的技术，解决实际问题。