pandas读取sanfrancisco_top200数据集，并完成groupby操作

好的，以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('sanfrancisco_top200.csv')

# 按照音乐家进行分组，计算每个音乐家的总收入
grouped = df.groupby('Musician')['Gross Earnings'].sum()

# 输出结果
print(grouped)

注意，上述代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改。另外，这里默认使用了数据集中的“Musician”列作为分组依据，你也可以根据自己的需求修改。

相关问题

pandas读取sanfrancisco_top200数据集，并完成replace、map操作

好的，我会帮您完成这个任务。首先，您需要确保已经安装了 pandas 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，您可以使用以下代码读取 San Francisco Top 200 数据集：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sanfrancisco_top_200.csv')

接下来，您可以使用 replace() 方法将某些值替换为其他值，例如将 "American" 替换为 "US"：

df['category'] = df['category'].replace('American', 'US')

最后，您可以使用 map() 方法将某些值映射为其他值，例如将 "US" 映射为 1，"Japanese" 映射为 2：

df['category'] = df['category'].map({'US': 1, 'Japanese': 2})

这样，您就完成了 replace、map 操作。请注意，这些操作都是在原始数据集上进行的，因此请确保您理解这些操作的含义和影响。

pandas读取sanfrancisco_top200数据集，并.query查询

好的，我可以为您演示如何使用 pandas 读取 `sanfrancisco_top200` 数据集，并使用 `.query()` 方法进行查询。

首先，需要确保已经安装了 pandas 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

接下来，我们可以使用以下代码读取 `sanfrancisco_top200` 数据集：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sanfrancisco_top200.csv')

这里假设数据集文件名为 `sanfrancisco_top200.csv`，保存在当前工作目录下。

接着，我们可以使用 `.query()` 方法进行查询。例如，如果要查询评分大于等于 4.5 分的景点，可以使用以下代码：

high_rated_spots = df.query('Rating >= 4.5')

这里使用了字符串 `'Rating >= 4.5'` 作为查询条件。该条件表示筛选出 `Rating` 列中数值大于等于 4.5 的行。

最后，我们可以使用 `.head()` 方法查看查询结果的前几行，例如：

print(high_rated_spots.head())

这将打印出评分大于等于 4.5 分的景点的前几行数据。