pandas练习(一)------ 了解数据
探索Chipotle快餐数据
(相关数据见github)
步骤1 导入pandas库
import pandas as pd
步骤2 导入数据集
path1 = "./data/chipotle.tsv" # chipotle.tsv
步骤3 将数据集存入一个名为chipo的数据框内
chipo = pd.read_csv(path1, sep = '\t')
步骤4 查看后面几行行内容
chipo.tail() #查看最后五行 head()可查看前五行
输出:

步骤5 观察数据集中值的数量是多少
chipo.info()
输出:

步骤6 数据集大小
# 查看数据大小
chipo.shape # 行列数
# chipo.shape[0] # 行数
# chipo.shape[1] # 列数
输出:
(4622, 5)
步骤7 打印出全部的列名称
chipo.columns
输出:
Index(['order_id', 'quantity', 'item_name', 'choice_description',
'item_price'],
dtype='object')
步骤8 数据集的索引是怎样的
chipo.index
输出:
RangeIndex(start=0, stop=4622, step=1)
步骤9 被下单数最多商品(item)是什么?
# 以item_name分组 并对quantity求和
c = chipo[['item_name','quantity']].groupby(['item_name'],as_index=False).agg({'quantity':sum})
c.sort_values(['quantity'],ascending=False,inplace=True)
c.head()
输出:

步骤10 在item_name这一列中,一共有多少种商品被下单?
chipo['item_name'].nunique()
输出:
50
步骤11 在choice_description中,下单次数最多的商品是什么?
chipo['choice_description'].value_counts().head()
输出:
[Diet Coke] 134
[Coke] 123
[Sprite] 77
[Fresh Tomato Salsa, [Rice, Black Beans, Cheese, Sour Cream, Lettuce]] 42
[Fresh Tomato Salsa, [Rice, Black Beans, Cheese, Sour Cream, Guacamole, Lettuce]] 40
步骤12 一共有多少商品被下单?
total_items_orders = chipo['quantity'].sum()
total_items_orders
输出:
4972
步骤13 将item_price转换为浮点数
dollarizer = lambda x: float(x[1:-1])
chipo['item_price'] = chipo['item_price'].apply(dollarizer)
步骤14 在该数据集对应的时期内,收入(revenue)是多少
# 价格乘以数量 再求和
chipo['sub_total'] = round(chipo['item_price'] * chipo['quantity'],2)
chipo['sub_total'].sum()
输出:
39237.02
步骤15 在该数据集对应的时期内,一共有多少订单?
chipo['order_id'].nunique()
输出:
1834
步骤16 每一单(order)对应的平均总价是多少?
chipo[['order_id','sub_total']].groupby(by=['order_id']).agg({'sub_total':'sum'})['sub_total'].mean()
输出:
21.39423118865867
步骤17 一共有多少种不同的商品被售出?
chipo['item_name'].nunique()
输出:
50
参考链接:
1、http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html#cookbook
2、https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/12-pandas-techniques-python-data-manipulation/
3、https://github.com/guipsamora/pandas_exercises
pandas练习(一)------ 了解数据的更多相关文章
- pandas(七)数据规整化:清理、转换、合并、重塑之合并数据集
pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠 ...
- 使用Pandas将多个数据表合一
使用Pandas将多个数据表合一 将多张数据表合为一张表,便于统计分析,进行这一操作的前提为这多张数据表互相之间有关联信息,或者有相同的列. import pandas as pd unames = ...
- Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件、json、html、剪贴板、数据库
Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供 ...
- @1-5使用pandas保存豆瓣短评数据
使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶) DC学院 本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. ...
- 使用pandas把mysql的数据导入MongoDB。
使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如 ...
- 利用Python进行数据分析-Pandas(第五部分-数据规整:聚合、合并和重塑)
在许多应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析.本部分关注可以聚合.合并.重塑数据的方法. 1.层次化索引 层次化索引(hierarchical indexing)是panda ...
- 实操 | 内存占用减少高达90%,还不用升级硬件?没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据
注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型 ...
- 小白学 Python 数据分析(8):Pandas (七)数据预处理
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):P ...
- 小白学 Python 数据分析(9):Pandas (八)数据预处理(2)
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):P ...
- 小白学 Python 数据分析(10):Pandas (九)数据运算
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):P ...
随机推荐
- 大规模Elasticsearch集群管理心得
转载:http://elasticsearch.cn/article/110 ElasticSearch目前在互联网公司主要用于两种应用场景,其一是用于构建业务的搜索功能模块且多是垂直领域的搜索,数据 ...
- 【BZOJ1187】[HNOI2007]神奇游乐园 插头DP
[BZOJ1187][HNOI2007]神奇游乐园 Description 经历了一段艰辛的旅程后,主人公小P乘坐飞艇返回.在返回的途中,小P发现在漫无边际的沙漠中,有一块狭长的绿地特别显眼.往下仔细 ...
- [工具] CuteMarkEd
CuteMarkEd 是一款开源免费的.支持代码高亮的.朴素的 Markdown 本地编辑器,支持 Windows.Linux. 就因为程序员喜欢用,然后就拼命的开发 Markdown 编辑器么?青小 ...
- mysql 存储过程用程序调的问题
记一下,存储过程加了commit结果用mysql客户端执行不报错,用jdbcTemplate执行就执行了一步,因为加了commit后面的程序都不跑了.另外 存储过程里面如果用java调的话select ...
- vue---进行post和get请求
参考文档: https://www.jb51.net/article/125717.htm 使用axios <script src="https://unpkg.com/axios/d ...
- 9.11 Django关于母版语言的灵活用法
2018-9-11 12:45:38 还是这个连接 : http://www.cnblogs.com/liwenzhou/p/7931828.html 注意: 这节讲的是 母版语言的灵活用法! 可 ...
- 模拟线程安全的售票案例(java)
package try51.thread.safe; import java.util.ArrayList; import java.util.Random; import java.util.con ...
- Docker命令详解(build篇)
命令格式:docker build [OPTIONS] <PATH | URL | -> Usage: Build an image from a Dockerfile. 中文意思即:使用 ...
- Dividing the Path POJ - 2373 dp
题意:你有无数个长度可变的区间d 满足 2a<=d<=2b且为偶数. 现在要你用这些区间填满一条长为L(L<1e6且保证是偶数)的长线段. 满足以下要求: 1.可变区间之间不能有 ...
- chrome Sources选项卡 设置JavaScript事件断点
chrome console 可以查看执行的javascript么? 举个例子: 比如这张图片,163邮箱,我点击上一封邮件和下一封邮件执行的是javascript方法. 虽然在chrome的cons ...