压缩文件内包含名为’rental_data.csv’数据集，该数据集是关于 DVD 租赁 商店出租电影碟片的相关记录，表 1 是数据集中相关列名的描述。下面根据要求 在 Spyder 或者 Jupyter 中编写相应代码，要求每行代码需注释，将可视化结果截 图粘贴在 word 中。（1） 在 python 中读取该 csv 数据集，要求将 rental_date 列解析为日期类型，将获取的 数据集赋给变量 df

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 读取 CSV 文件并解析 rental_date 列为日期类型
df = pd.read_csv("rental_data.csv", parse_dates=["rental_date"])

# 打印数据集前五行
print(df.head())

相关问题

压缩文件内包含名为’rental_data.csv’数据集，该数据集是关于 DVD 租赁 商店出租电影碟片的相关记录，表 1 是数据集中相关列名的描述。下面根据要求 在 Spyder 或者 Jupyter 中编写相应代码，要求每行代码需注释，将可视化结果截 图粘贴在 word 中。

好的，我明白了。以下是你第一个问题的需求：

要求：

1. 在 Spyder 或者 Jupyter 中编写代码读取名为’rental_data.csv’的数据集；
2. 将读取的数据集中的前10行数据以表格的形式显示出来；
3. 将读取的数据集中的‘genre’列中不同类型的数量以条形图的形式可视化，横坐标为‘genre’类型，纵坐标为数量。

代码及注释如下：

# 导入pandas库，用于读取csv文件
import pandas as pd
# 导入matplotlib库，用于可视化
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 显示前10行数据
print(df.head(10))

# 统计'genre'列中不同类型的数量
genre_counts = df['genre'].value_counts()

# 可视化不同类型数量的条形图
genre_counts.plot(kind='bar')
plt.title('Number of Movies by Genre')
plt.xlabel('Genre')
plt.ylabel('Number of Movies')
plt.show()

执行完上述代码后，你可以在控制台看到读取的前10行数据，并在弹出的图窗中看到条形图，表示不同类型的数量。

注意：以上代码仅供参考，因为具体的可视化效果会根据数据集不同而有所不同。

bike_rental.csv

抱歉，引用中没有提到bike_rental.csv这个文件。但是引用中提到了一个与自行车租赁相关的数据集，即美国华盛顿特区Capital Bikeshare的历史记录，该数据集包含了两年的租赁记录，记录了一些影响租赁行为的因素，如天气条件、季节、一天中的小时等等。数据集的文件名为hour.csv，包含了每小时的租赁记录和一些相关的因素。此外，引用中还提到了一些对该数据集进行线性回归和决策树回归的实验结果。