jupyter打开“supermarket_sales.csv”文件,输出前8行;
时间: 2023-06-07 13:11:13 浏览: 58
好的,我理解了。您可以在jupyter中使用以下代码来完成您的请求:
```
import pandas as pd
# 读取CSV文件并显示前8行
df = pd.read_csv('supermarket_sales.csv')
print(df.head(8))
```
请注意,这假设您的数据文件(supermarket_sales.csv)与jupyter文件位于同一目录中。如果不是,请在文件名前加上正确的相对或绝对路径。
希望这可以回答您的问题!
相关问题
supermarket_sales - sheet1.csv文件5个预处理代码
好的,以下是5个关于supermarket_sales - sheet1.csv文件的预处理代码示例:
1. 使用fillna()方法填充缺失值:
```python
import pandas as pd
sales_df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')
# 检查缺失值
print(sales_df.info())
# 使用平均值填充缺失值
sales_df['Rating'].fillna(sales_df['Rating'].mean(), inplace=True)
# 再次检查缺失值
print(sales_df.info())
```
2. 使用drop_duplicates()方法删除重复行:
```python
import pandas as pd
sales_df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')
# 删除重复行
sales_df.drop_duplicates(inplace=True)
# 检查是否存在重复行
print(sales_df.duplicated().any())
```
3. 使用apply()方法创建新的特征:
```python
import pandas as pd
sales_df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')
# 创建新的特征:每个订单的平均价格
sales_df['Avg_price'] = sales_df[['Unit price', 'Quantity']].apply(lambda x: x['Unit price'] * x['Quantity'], axis=1)
# 查看新的特征
print(sales_df.head())
```
4. 使用astype()方法转换数据类型:
```python
import pandas as pd
sales_df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')
# 将日期列转换为datetime类型
sales_df['Date'] = pd.to_datetime(sales_df['Date'])
# 将Gender列转换为类别类型
sales_df['Gender'] = sales_df['Gender'].astype('category')
# 查看转换后的数据类型
print(sales_df.dtypes)
```
5. 使用MinMaxScaler归一化数据:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sales_df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')
# 将数值列进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
sales_df[['Unit price', 'Quantity', 'Tax', 'Total', 'cogs', 'gross margin percentage', 'gross income']] = scaler.fit_transform(sales_df[['Unit price', 'Quantity', 'Tax', 'Total', 'cogs', 'gross margin percentage', 'gross income']])
# 查看归一化后的数据
print(sales_df.head())
```
希望这些代码段对您有所帮助!
supermarket_sales - sheet1.csv文件数据预处理代码
好的,下面是 supermarket_sales - sheet1.csv 文件数据预处理的代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取 csv 文件中的数据
df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')
# 处理缺失值
df = df.dropna() # 删除含有缺失值的行
# 处理异常值
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)] # 删除异常值
# 数据类型转换
df['Quantity'] = df['Quantity'].astype('int')
df['Unit price'] = df['Unit price'].astype('float')
df['Tax 5%'] = df['Tax 5%'].astype('float')
df['Total'] = df['Total'].astype('float')
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
df[['Quantity', 'Unit price', 'Tax 5%', 'Total']] = scaler.fit_transform(df[['Quantity', 'Unit price', 'Tax 5%', 'Total']])
# 特征选择
corr_matrix = df.corr() # 计算相关系数矩阵
selected_features = corr_matrix['Total'].sort_values(ascending=False)[:4].index.tolist() # 选择与 Total 最相关的前四个特征
df = df[selected_features]
# 保存数据
df.to_csv('processed_supermarket_sales.csv', index=False)
```
这段代码的作用是将 supermarket_sales - sheet1.csv 文件中的数据进行缺失值删除、异常值删除、数据类型转换、数据归一化、特征选择和保存等预处理步骤,最终将处理后的数据保存到新的 csv 文件中。