import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标记注释
时间: 2024-02-05 08:04:35 浏览: 17
该段代码的作用是:读取名为"GoodsOrder.csv"和"GoodsTypes.csv"的数据文件,并对商品销量进行统计和排名。其中,使用了pandas库的read_csv函数读取数据文件,使用groupby函数对商品进行分类汇总,使用count函数统计每个商品的销量,使用sort_values函数对结果按照销量进行排序,使用reset_index函数重新设置索引,并计算了数据的总记录数。最后,使用del函数删除了结果中的index列,并使用head函数展示了结果的前5行。
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import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标解注释
这段代码的作用是从两个csv文件中读取数据,对商品订单数据进行分组统计并按照商品销量降序排列,最后输出排名前几的商品销量信息。
具体注释如下:
```
import pandas as pd
# 指定两个数据文件的路径
inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv'
inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv'
# 读入两个数据文件
data = pd.read_csv(inputfile1, encoding='gbk')
types = pd.read_csv(inputfile2, encoding='gbk')
# 对商品订单数据按照商品名称进行分组统计,并计算每个商品的订单数量
group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index()
# 对分组统计结果按照订单数量降序排列
group_sorted = group.sort_values('id', ascending=False).reset_index()
# 获取数据集的行数
data_nums = data.shape[0]
# 删除group_sorted中的index列,并输出前几行数据
del group_sorted['index']
group_sorted.head()
```
其中,`pd.read_csv()`可以读取csv文件,`groupby()`可以对DataFrame对象按照指定列进行分组,`count()`可以统计每组的数量,`reset_index()`可以重置索引。`sort_values()`可以按照指定列进行排序,`ascending=False`表示降序排列,`del`可以删除DataFrame对象的指定列。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前,经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()
这是一个 Python 代码,主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件,每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息,然后使用 DBSCAN 算法进行聚类,并且输出了聚类的个数。接着使用 KMeans 算法对每个聚类进行细分,最后输出每个聚类的中心点坐标。
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