使用starbucks.csv进行星巴克数据可视化练习

好的，让我们开始吧！

首先，我们需要导入一些必要的库：Pandas、Matplotlib 和 Seaborn。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas matplotlib seaborn

接下来，我们将使用 Pandas 库来读取 Starbucks 数据集的 CSV 文件，然后将其加载到一个名为 `starbucks` 的 DataFrame 中：

import pandas as pd

starbucks = pd.read_csv("starbucks.csv")

现在，我们可以开始对数据进行探索和可视化了。让我们从一些基本的分析开始：

# 显示数据集中的前五行
print(starbucks.head())

# 显示数据集中的基本统计信息
print(starbucks.describe())

接下来，我们将使用 Seaborn 库来绘制一些图表。让我们从一个简单的直方图开始，它将显示每个州中 Starbucks 店铺的数量：

import seaborn as sns

sns.countplot(x="State", data=starbucks)

这将绘制一个州与 Starbucks 店铺数量之间的条形图。

接下来，我们将绘制一个散点图，它将显示每个城市中的 Starbucks 店铺数量与人口之间的关系：

sns.scatterplot(x="Population", y="Number of Starbucks", data=starbucks)

最后，让我们绘制一个热图，该热图将显示每个州中的 Starbucks 店铺数量与总人口之间的关系：

pivot = starbucks.pivot_table(index='State', values=['Population', 'Number of Starbucks'], aggfunc=sum)
sns.heatmap(pivot, cmap="YlGnBu")

这将绘制一个热图，其中每个州的颜色表示该州中 Starbucks 店铺数量与总人口之间的关系。

这只是对于数据可视化的一个简单的入门，但是它可以帮助你开始理解和探索数据。在接下来的实践中，你可以更进一步地探索和分析 Starbucks 数据集，并尝试使用其他可视化方法来展示数据。