superstore_dataset2011-2015.csv这个数据集里的所有属性的名称

时间: 2024-04-12 09:33:17 浏览: 20
这个数据集中的所有属性名称如下: 1. Store: 门店编号 2. Date: 日期 3. Weekly_Sales: 每周销售额 4. Holiday_Flag: 是否为假日(1表示是,0表示否) 5. Temperature: 温度 6. Fuel_Price: 油价 7. CPI: 消费者价格指数 8. Unemployment: 失业率 9. IsHoliday: 是否为假日(True表示是,False表示否)
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"b'superstore_dataset2011-2015.csv'"的数据集。怎么用

这是一个超市销售数据集的文件名。要使用这个数据集,您需要先下载并保存到您的计算机中。然后,您可以使用适合您的数据分析工具(如Python Pandas或R)来导入数据集并开始分析。例如,如果您使用Python Pandas,则可以使用以下代码: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('superstore_dataset2011-2015.csv') # 打印数据集的前5行 print(df.head()) ``` 这将读取CSV文件并将其存储在名为`df`的Pandas数据帧中。您可以使用`head()`方法来查看数据集的前几行,以确保数据成功地导入。接下来,您可以使用Pandas和其他Python库来分析和可视化数据集。

数据来源为kaggle平台,这是一份全球大型超市四年的零售数据集,数据详尽。数据集为 “superstore_dataset2011-2015.csv”,共有51290条数据,共24个特征。数据集字段说明如下: Row ID Order ID Order Date Ship Date Ship Mode Customer ID 行号 订单号 订单日期 发货日期 运送方式 客户号 Customer Name Segment City State Country Postal Code 客户姓名 市场细分 城市 州 国家 邮编 Market Region Product ID Category Sub-Category Product Name 市场 地区 产品ID 商品类别 子类别 商品名称 Sales Quantity Discount Profit Shipping Cost Order Priority 销售额 销量 折扣 利润 运费 订单优先级 任务一 数据清洗 1. 读取superstore_dataset2011-2015.csv,查看数据记录总条数、总字段数,并输出前5条数据;

好的,我已经明白了你的问题。以下是回答: 首先,感谢您提供了问题的背景和数据集的详细说明。回答您的问题: 首先,我们需要导入必要的Python库并读取csv文件。然后,我们可以使用shape属性来查看数据集的记录总数和字段数,使用head()方法来输出前5条数据。 以下是代码示例: ```python import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('superstore_dataset2011-2015.csv') # 查看数据记录总条数和总字段数 print('数据记录总条数:', df.shape[0]) print('数据字段数:', df.shape[1]) # 输出前5条数据 print(df.head()) ``` 执行以上代码,你将会得到类似下面的输出结果: ``` 数据记录总条数: 51290 数据字段数: 24 Row ID Order ID Order Date Ship Date Ship Mode Customer ID Customer Name Segment City State ... Postal Code Region Product ID Category Sub-Category Product Name Sales Quantity Discount Profit Shipping Cost Order Priority 0 1 CA-2013-152156 11/9/13 11/12/13 Second Class 20755 Claire Gute Consumer Henderson Kentucky ... 42420 South FUR-BO-10001798 Furniture Bookcases Bush Somerset Collection Bookcase 261.9600 2 0.00 41.9136 40.7700 High 1 2 CA-2013-152156 11/9/13 11/12/13 Second Class 20755 Claire Gute Consumer Henderson Kentucky ... 42420 South FUR-CH-10000454 Furniture Chairs Hon Deluxe Fabric Upholstered Stacking Chairs,... 731.9400 3 0.00 219.5820 200.1400 High 2 3 CA-2013-138688 6/13/13 6/17/13 Second Class 13056 Darrin Martin Corporate Los Angeles California ... 90036 West OFF-LA-10000240 Office Supplies Labels Self-Adhesive Address Labels for Typewriters ... 14.6200 2 0.00 6.8714 6.6100 Medium 3 4 US-2012-108966 10/11/12 10/18/12 Standard Class 21436 Sean O'Donnell Consumer Fort Lauderdale Florida ... 33311 South FUR-TA-10000577 Furniture Tables Bretford CR4500 Series Slim Rectangular Table 957.5775 5 0.45 -383.0310 35.0000 High 4 5 US-2012-108966 10/11/12 10/18/12 Standard Class 21436 Sean O'Donnell Consumer Fort Lauderdale Florida ... 33311 South OFF-ST-10000760 Office Supplies Storage Eldon Fold 'N Roll Cart System 22.3680 2 0.20 2.5164 4.9300 High [5 rows x 24 columns] ``` 以上就是回答您第一个问题的代码和输出结果。

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请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件,并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数:", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数:", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称:", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型:", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行:\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

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