基于Python,对Chipotle快餐数据集进行分析,要求:(1)进行数据探索性分析。(2)数据预处理。 (3)相关数据分析。 (4)数据分析结果说明(结论),请给出具体实现代码
时间: 2023-02-05 20:16:16 浏览: 93
下面是对Chipotle快餐数据集进行分析的Python代码:
1. 数据探索性分析
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('chipotle.tsv', sep='\t')
# 查看数据的前5行
print(df.head())
# 查看数据的信息
print(df.info())
# 查看数据的统计信息
print(df.describe())
# 查看数据的缺失值
print(df.isnull().sum())
```
2. 数据预处理
```python
# 数据清洗
df = df[df['item_price'].str.startswith('$')]
df['item_price'] = df['item_price'].str[1:].astype(float)
# 特征工程
df['quantity'] = df['item_name'].str.count('\d+')
df['name_length'] = df['item_name'].apply(len)
# 数据分组
df_grouped = df.groupby('item_name')['quantity'].sum().reset_index()
df_grouped = df_grouped.sort_values(by='quantity', ascending=False).reset_index(drop=True)
```
3. 相关数据分析
```python
# 绘制饼图
labels = df_grouped['item_name'][:10]
sizes = df_grouped['quantity'][:10]
explode = (0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal')
plt.show()
# 绘制散点图
plt.scatter(df['name_length'], df['item_price'])
plt.xlabel('name_length')
plt.ylabel('item_price')
plt.show()
# 绘制柱状图
plt.hist(df['item_price'])
plt.xlabel('item_price')
plt.ylabel('count')
plt.show()
```
4. 数据分析结果说明(结论)