jupyter+notebook中str.split

在Jupyter Notebook中，可以使用str.split()方法将字符串拆分为多个子字符串，并返回一个列表。该方法可以接受一个可选的参数，用于指定分隔符，默认情况下使用空格作为分隔符。

以下是一个示例演示如何在Jupyter Notebook中使用str.split()方法：

# 定义一个字符串
string = "Hello World"

# 使用split()方法拆分字符串
result = string.split()

# 打印拆分后的结果
print(result)  # 输出：['Hello', 'World']

在上述示例中，我们定义了一个字符串"Hello World"，然后使用split()方法将其拆分为两个子字符串，并将结果存储在一个列表中。最后，我们打印出拆分后的结果。

相关问题

jupyter notebook数据与分析豆瓣top250

以下是使用Jupyter Notebook进行数据分析和可视化的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据文件：

data = pd.read_csv('豆瓣电影Top250.csv')

3. 数据预处理：

# 查看数据前几行
data.head()

# 查看数据信息
data.info()

# 处理缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 处理重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

4. 数据分析与可视化：

# 分析上映年份分布
year_counts = data['上映年份'].value_counts().sort_index()
plt.bar(year_counts.index, year_counts.values)
plt.xlabel('上映年份')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣电影Top250上映年份分布')
plt.show()

# 分析评分分布情况
plt.hist(data['评分'], bins=10, range=(0, 10))
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣电影Top250评分分布情况')
plt.show()

# 分析评论人数TOP10
top10_comments = data.nlargest(10, '评论人数')
plt.bar(top10_comments['电影名称'], top10_comments['评论人数'])
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('评论人数')
plt.title('豆瓣电影Top250评论人数TOP10')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

# 分析导演排名
director_counts = data['导演'].value_counts().nlargest(10)
plt.bar(director_counts.index, director_counts.values)
plt.xlabel('导演')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣电影Top250导演排名')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

# 分析电影类型图
genres = data['电影类型'].str.split('/').apply(pd.Series).stack().value_counts()
plt.pie(genres.values, labels=genres.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('豆瓣电影Top250电影类型图')
plt.axis('equal')
plt.show()

Market_Basket_Optimisation数据集，在Jupyter Notebook中通过调用mlxtend中的Apriori算法和FP-Growth算法分别实现关联规则挖掘，并得出关联规则结果。

Market Basket Optimization (MBO) 数据集通常用于市场篮子分析，也就是频繁模式挖掘，这是一种常见的商业智能技术，常用于理解消费者的购物习惯和商品之间的关联性。在Python的机器学习库如mlxtend中，Apriori算法和FP-Growth算法被广泛应用来发现购物清单中的频繁项集和关联规则。

在Jupyter Notebook中，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import mlxtend.preprocessing as preprocessing
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

2. 加载数据集（这里假设你有一个CSV文件存储了交易记录）：

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

3. 对数据预处理，将数据转换为适合算法输入的形式（通常是二元矩阵表示每笔交易中包含的商品）：

 TransactionEncoder = preprocessing.TransactionEncoder()
dataset = TransactionEncoder.fit_transform(df['items'].str.split(','))

4. 使用Apriori算法：

min_support = 0.05  # 支持度阈值
frequent_itemsets = apriori(dataset, min_support=min_support, use_colnames=True)

5. 提取关联规则并计算置信度：

rules_apriori = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

6. 使用FP-Growth算法：

min_confidence = 0.7  # 置信度阈值
fp_growth_rules = association_rules(fp_growth(dataset, min_support=min_support), metric="confidence", min_threshold=min_confidence)

7. 分析和可视化结果，例如打印前几条规则：

print(rules_apriori.head())
print(fp_growth_rules.head())