df = pd.read_csv('shopping_basket.csv', header=None)的header=None是什么意思
时间: 2023-06-17 13:07:29 浏览: 51
这里的 `header=None` 是 Pandas 函数 `read_csv()` 的一个参数,用于指定文件中没有列名,即数据的第一行是数据本身而不是列名。当 `header=None` 时,Pandas 会自动将数据的第一行作为数据的一部分,而不是将其视为列名。如果不指定 `header` 参数,Pandas 默认会将数据的第一行作为列名。
相关问题
import pandas as pd data = pd.read_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\Market_Basket_Optimisation.csv', header=None, names=['商品名', '购买数量']) df = pd.DataFrame(data, columns=['商品名']) result = df.groupby('商品名').size().reset_index(name='数量') result.to_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\sh2_purchase_summary.csv', index=False) 预期结果为:商品名,数量 milk,3 yogurt,3 eggs,4 soup,2 turkey,4 tomatto,3 cookies,2 apples,2;实际结果为:商品名,数量 cookies,1。输出结果与预期不符,请帮我找出问题
在读取数据时,只指定了两列('商品名'和'购买数量'),并没有指定第一行为列名,所以需要加上参数header=None。而在给列名赋值时,只赋值了'商品名'一列,没有赋值'购买数量'一列,所以在分组统计时会出现问题。正确的代码应该是:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\Market_Basket_Optimisation.csv', header=None, names=['商品名', '购买数量'])
result = data.groupby('商品名').size().reset_index(name='数量')
result.to_csv(r'D:\Workspace\Code\CodeForDataWarehouse_Pycharm\sh2_purchase_summary.csv', index=False)
```
这样就可以得到正确的结果了。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header = None) print(dataset)运行后,可视化显示各类商品的累计购买量应该如何写代码
你可以按照以下步骤可视化显示各种商品的累计购买量:
1. 统计每种商品被购买的次数。
2. 对商品按照购买次数进行排序。
3. 取出前十个购买次数最多的商品。
4. 使用 Matplotlib 库的 `pie()` 函数绘制饼图。
下面是实现代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读入数据集
dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header=None)
# 统计每种商品被购买的次数
items = {}
for row in dataset.values:
for item in row:
if item not in items:
items[item] = 1
else:
items[item] += 1
# 对商品按照购买次数进行排序
sorted_items = sorted(items.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 取出前十个购买次数最多的商品
top_items = sorted_items[:10]
# 绘制饼图
plt.pie([item[1] for item in top_items], labels=[item[0] for item in top_items], autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()
```
该代码会绘制出前十个购买次数最多的商品的饼图,每个扇形的标签是商品名称,扇形的大小表示购买次数。你可以根据需要修改代码中数据集的文件路径、显示的商品数量等参数。
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