pandas实战——对星巴克数据的分析

2023-10-29 23:10

本文主要是介绍pandas实战——对星巴克数据的分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、实验对象

实验对象为星巴克在全球的门店数据,我们可以使用pandas对其进行简单的分析,如分析每个国家星巴克的数量,根据门店数量对国家进行排序等。

二、数据分析

1、读取数据并获取数据行列数

首先读取数据:

import numpy as np
import pandas as pdstarbucks = pd.read_csv("D:\\directory.csv")
print "数据的列标签如下:"
print starbucks.columns
print "每列的数据类型:"
print starbucks.dtypes
print "文件行数:"
print len(starbucks.index)
print "文件列数:"
print starbucks.columns.size

输出:

数据的列标签如下:
Index([u'Brand', u'Store Number', u'Store Name', u'Ownership Type',u'Street Address', u'City', u'State/Province', u'Country', u'Postcode',u'Phone Number', u'Timezone', u'Longitude', u'Latitude'],dtype='object')
每列的数据类型:
Brand              object
Store Number       object
Store Name         object
Ownership Type     object
Street Address     object
City               object
State/Province     object
Country            object
Postcode           object
Phone Number       object
Timezone           object
Longitude         float64
Latitude          float64
dtype: object
文件行数:
25600
文件列数:
13

可以看到文件共有25600条数据,每条数据有13列。

2、查看数据
#查看文件的前五行数据
print starbucks.head()

输出:
1258764-20180804162031101-676636141.png
可以通过DataFrame.head(n)来获取数据帧的前n行数据,未指定n则返回前5行,同样的函数还有DataFrame.tail(n)。上图中有些数据为NaN,如果NaN对数据处理有影响的话可以使用DataFrame.fillna(value)将NaN替换成value࿰

这篇关于pandas实战——对星巴克数据的分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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