china_cities.csv
时间: 2023-10-27 13:03:38 浏览: 164
"china_cities.csv" 是一个CSV格式的文件,其中记录了中国各个城市的相关信息。
该文件中的数据以逗号分隔,每一行代表一个城市的信息。每个城市的信息包括城市的名称、所在的省份、人口数量、面积、人均GDP等。
使用Python的pandas库,我们可以轻松地读取、处理和分析这个文件。通过读取文件,我们可以将数据加载到一个名为"china_cities"的DataFrame中。
读取数据后,我们可以对数据进行各种分析和处理操作。例如,我们可以计算城市的平均人口数量、最大面积、最小人均GDP等指标。通过这些分析,我们可以对中国各个城市的发展状况有更深入的了解。
此外,我们还可以对城市进行排序、筛选和分组等操作。例如,我们可以按照人口数量对城市进行降序排序,筛选出人口数量最多的城市;或者按照省份分组,计算每个省份的平均人口数量和人均GDP。
通过对"china_cities.csv"的分析,我们可以获得对中国各个城市的全面了解,并为城市规划、经济发展等方面提供有价值的参考和指导。
相关问题
用python完成下列可视化分析(1) 查看星巴克旗下有哪些品牌?如果我们只关心星巴克咖啡门店,则只需获取星巴克中的BRAND列,并查看其唯一值。 (2)查看全世界一共多少个国家开设了星巴克门店,显示门店数量排名前10和后10的国家。用柱状图绘制排名前10的分布情况。设置xlabel为’Countries’,ylabel为’Store Counts’,title为’星巴克门店数排名前10的国家’。 (3)按照星巴克门店在中国的分布情况,统计排名前10的城市,绘制柱状图。设置xlabel为’ Cities’,ylabel为’Store Counts’,title为’ 中国拥有星巴克门店最多的10个城市’。 (4)绘制星巴克门店经纬的散点图。设置散点图的颜色为红色 (5)用饼图显示星巴克门店经营方式有哪几种。经营方式为Ownership Type列 (6)任意数据的任意可视化分析结果。
以下是用 Python 完成上述可视化分析的代码实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 Starbucks 数据集
starbucks = pd.read_csv('directory.csv')
# 1. 查看星巴克旗下有哪些品牌
brands = starbucks['Brand'].unique()
print(f'Starbucks 旗下有 {len(brands)} 个品牌,分别是:')
for brand in brands:
print(brand)
# 2. 查看全世界一共多少个国家开设了星巴克门店,显示门店数量排名前10和后10的国家
store_counts = starbucks['Country'].value_counts()
top10 = store_counts.head(10)
bottom10 = store_counts.tail(10)
# 绘制排名前10的柱状图
plt.bar(top10.index, top10.values)
plt.xlabel('Countries')
plt.ylabel('Store Counts')
plt.title('星巴克门店数排名前10的国家')
plt.show()
# 3. 按照星巴克门店在中国的分布情况,统计排名前10的城市,绘制柱状图
china_stores = starbucks[starbucks['Country'] == 'CN']
china_cities = china_stores['City'].value_counts().head(10)
# 绘制排名前10的柱状图
plt.bar(china_cities.index, china_cities.values)
plt.xlabel('Cities')
plt.ylabel('Store Counts')
plt.title('中国拥有星巴克门店最多的10个城市')
plt.show()
# 4. 绘制星巴克门店经纬的散点图
plt.scatter(starbucks['Longitude'], starbucks['Latitude'], c='red')
plt.show()
# 5. 用饼图显示星巴克门店经营方式有哪几种
ownership_counts = starbucks['Ownership Type'].value_counts()
plt.pie(ownership_counts.values, labels=ownership_counts.index)
plt.title('星巴克门店经营方式')
plt.show()
# 6. 任意数据的任意可视化分析结果
# 以星巴克门店在美国的分布情况为例,统计排名前10的州,绘制柱状图
us_stores = starbucks[starbucks['Country'] == 'US']
us_states = us_stores['State/Province'].value_counts().head(10)
# 绘制排名前10的柱状图
plt.bar(us_states.index, us_states.values)
plt.xlabel('States')
plt.ylabel('Store Counts')
plt.title('美国拥有星巴克门店最多的10个州')
plt.show()
```
以上代码实现需要先下载 `directory.csv` 文件,该文件可以在 Kaggle 上找到。
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