import pandas as pd inputfile='data/GoodsOrder.csv' data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') data.head()标记注释
时间: 2024-04-03 21:34:48 浏览: 34
该段代码的作用是:使用pandas库读取名为"GoodsOrder.csv"的文件中的数据,并将其存储到名为"data"的DataFrame对象中。其中,inputfile变量存储文件路径,encoding参数指定文件编码格式为GBK。使用read_csv函数读取文件内容,并使用head函数展示前五行数据,以便检查数据是否正确读取。
相关问题
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 numpy as np import pandas as pd # 输入的数据文件 inputfile = 'data/GoodsOrder.csv' # 读取数据 data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') # 查看数据属性 data.info()分析注释
这段代码是一个Python脚本,目的是读取一个名为"GoodsOrder.csv"的数据文件,并使用 pandas 库将其转换为一个数据框(DataFrame)以便进行后续分析。
具体来说,该脚本首先导入了 numpy 和 pandas 两个库,并指定了要读取的数据文件路径。然后,使用 pandas 库的 read_csv() 函数读取数据文件,将其存储在名为 data 的数据框中。其中,encoding参数指定数据文件采用的字符编码格式为 GBK。
最后,使用 data.info() 函数查看 data 数据框的属性信息,包括每个列的名称、数据类型、非空值数量等。这个函数可以帮助我们了解数据的基本情况,例如数据是否有缺失、是否需要进行类型转换等,从而为后续的数据分析和处理提供参考。
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