jupyter notebook农业数据分析
时间: 2023-11-06 20:06:54 浏览: 39
农业数据分析可以使用Jupyter Notebook进行,以下是一些可能有用的步骤和代码示例:
1. 导入所需的库,例如pandas和numpy:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
```
2. 加载数据集,例如美国农业部提供的食物营养信息数据库:
```python
import json
db = json.load(open("datasets/usda_food/database.json"))
```
3. 将数据转换为pandas DataFrame格式,以便进行分析:
```python
# 将数据转换为DataFrame格式
info_keys = ['description', 'group', 'id', 'manufacturer']
info = pd.DataFrame(db, columns=info_keys)
# 将营养元素和营养比例的列表转换为DataFrame格式
nutrients = []
for rec in db:
fnuts = pd.DataFrame(rec['nutrients'])
fnuts['id'] = rec['id']
nutrients.append(fnuts)
nutrients = pd.concat(nutrients, ignore_index=True)
# 合并数据并分析
ndata = pd.merge(nutrients, info, on="id")
ndata.info()
ndata.iloc[30000]
```
4. 进行数据分析,例如计算每种食物中的营养元素总量:
```python
# 计算每种食物中的营养元素总量
nutrients = nutrients.groupby(['id', 'nutrient'])['value'].agg('sum')
nutrients = nutrients.unstack('nutrient')
nutrients = nutrients.rename(columns=lambda x: 'nutrient_' + str(x))
ndata = pd.merge(ndata, nutrients, on='id')
```