共享单车相贯用户数据分析 用Python完成共享单车相关用户数据分析并输出大一水平的简单代码。 [数据说明] 法教物是2011年和2012年共享单车租得统计+数据案， 字质说明 ( ) instantt相借记录序号， (2) dreoday:日期。 (35季节(1 springer. 2. smme 31 fll 41 winte), (4)m年(0: 2011 1: 2012)。 (5) mnth:月(1~12)。 (6)hr:时(0~23)。 (7) boliday: 是否是假期。 (8) weckday:星期几。 (9) workingday:是否工作日。 于十日 (10) weathersit:天气。 ①晴天(Clear) ②雾、云(Cloudy) ③小雨小雪(Light Rain) ④大雨(Heavy Rain) (11) temp:温度。 (12) atemp: 归一 化温度。 (13) hum: 归一化湿度。 (14) windspeed; 归一化风速。 (15) casual: 临时用户。 (16) registered:注册用户。 [任务] (1)用pandas库读取bike day.csv 文件，查看前5行、后2行。 (2)选择instant, dteday、 yr、 casual、 registered 共5列数据，将缺失值全部丢弃处恩并将处理后结果导出到文本文件bike _day_ user.txt, 要求数据之间用空格分隔，每行末尾包含换行符。 3.建取文本文件bile day usr.t,计算列casual 与列rgisere 和(即casual +reistred),并作为一个新的列cnt添加到原始数据，导出到新的Excel 文件bike dayuser cnt.xlx中。

很抱歉，作为AI模型，我无法进行文件操作，但我可以提供代码的框架供您参考。

import pandas as pd

# 1. 读取数据并查看前5行、后2行
df = pd.read_csv('bike_day.csv')
print(df.head(5))
print(df.tail(2))

# 2. 选择指定列并丢弃缺失值，导出到文本文件
df_user = df[['instant', 'dteday', 'yr', 'casual', 'registered']].dropna()
df_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', index=False, header=False)

# 3. 计算并添加新列cnt，导出到Excel文件
df_user['cnt'] = df_user['casual'] + df_user['registered']
df_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False)

相关问题

Python共享单车数据分析及预测代码

当然可以！下面是一个简单的Python共享单车数据分析及预测的代码示例，我们可以使用Pandas和Scikit-Learn库来实现。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

然后，我们加载我们要分析的共享单车数据集。在这个示例中，我们使用的是UCI机器学习库中的Bike Sharing Dataset。

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/Bike-Sharing-Dataset.zip'
zipfile = 'Bike-Sharing-Dataset.zip'
csvfile = 'hour.csv'

# 下载并解压数据集
import urllib.request
import zipfile
urllib.request.urlretrieve(url, zipfile)
with zipfile.ZipFile(zipfile, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall()

# 加载数据集
data = pd.read_csv(csvfile)

接下来，我们对数据进行一些预处理。在这个示例中，我们选择了一些特征进行分析，并将它们转换为数值类型。

# 选择特征
features = ['season', 'holiday', 'workingday', 'weathersit', 'temp', 'atemp', 'hum', 'windspeed']

# 将特征转换为数值类型
for feature in features:
    data[feature] = pd.to_numeric(data[feature], errors='coerce')

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集。

# 划分数据集
X = data[features]
y = data['cnt']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，我们使用线性回归模型进行预测。

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('Mean squared error: %.2f' % mse)
print('Coefficient of determination: %.2f' % r2)

最后，我们可以输出模型的预测结果，并可视化预测结果与测试集数据的比较。

# 输出预测结果
predictions = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': y_pred})
print(predictions)

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.show()

以上就是一个简单的Python共享单车数据分析及预测的代码示例。当然，这只是一个基础的模板，你可以根据实际需求进行修改和优化。

python共享单车数据分析

好的，我可以帮你回答这个问题。要进行共享单车数据分析，可以使用Python中的pandas和matplotlib等库进行数据处理和可视化。具体步骤如下：

1. 导入数据：将共享单车数据导入到Python中，可以使用pandas库中的read_csv函数进行读取。

2. 数据清洗：对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。

3. 数据探索：使用pandas和matplotlib等库进行数据探索，包括统计描述、分布分析、相关性分析等。

4. 数据可视化：使用matplotlib等库进行数据可视化，包括折线图、柱状图、散点图等。

5. 建立模型：根据数据特征和需求，选择合适的模型进行建立和训练，比如线性回归、决策树等。

6. 模型评估：对建立的模型进行评估，包括模型准确率、精度和召回率等指标。

7. 结论分析：根据数据分析和模型评估结果，得出结论并进行分析，比如针对共享单车的使用情况和用户特征等方面进行分析。

希望这些步骤对你有所帮助。