starbucks = pd.read_csv('C:\\Users\\LENOVO\\Desktop\\实验2\\starbucks.xls',encoding='utf-8') starbucks.head() len(starbucks['Country'].unique()) len(starbucks['City'].unique())
时间: 2023-08-26 11:14:07 浏览: 29
这段代码主要是用来读取名为“starbucks.xls”的CSV文件,并将结果存储到名为“starbucks”的数据框中。具体来说,pd.read_csv()函数用于读取CSV文件,其中包括文件路径和编码方式等参数。接下来,通过调用starbucks.head()函数,查看starbucks数据框中的前5行数据。
接下来,代码中使用了两个len()函数,分别计算了starbucks数据框中“Country”列和“City”列的唯一值的数量。这意味着,该数据框中有多少个不同的国家和城市。需要注意的是,这里的“unique()”函数没有被调用,因为len()函数会自动计算数组的长度,而数组中每个唯一值只会被计算一次。
相关问题
修改正确#读取前五行数据 谭海202002104061 starbucks = pd.read_csv("G:\数据可视化\directory.csv") starbucks.head()
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
starbucks = pd.read_csv("G:\数据可视化\directory.csv")
starbucks.head(5)
```
这样就可以读取前五行数据了。注意要将 `\` 转义为 `\\`,或者使用原始字符串(在字符串前加 `r`),否则会报错。另外建议使用相对路径或者将文件放在当前工作目录下,这样更方便。
select count(*) from outward_delivery_order odo left join mc_order mo on mo.id = odo.order_id left join starbucks_order so on so.order_no = odo.order_no; 优化这段sql
对于这段 SQL 查询,你可以尝试以下优化方法:
1. 添加索引:确保相应的表上的列都有适当的索引。对于 `outward_delivery_order` 表,确保 `order_id` 列有索引;对于 `mc_order` 表,确保 `id` 列有索引;对于 `starbucks_order` 表,确保 `order_no` 列有索引。这将加快连接操作和查询速度。
2. 避免使用通配符:使用具体的列名代替 `*`,这样可以减少从磁盘读取的数据量。
3. 调整连接顺序:根据表的大小和关联关系,调整连接的顺序,将最小的表放在前面。这可以减少连接操作的数据量。
4. 考虑使用内连接:如果只需要返回存在关联的记录,可以将左连接改为内连接(INNER JOIN),这样可以进一步减少数据量。
优化后的 SQL 查询如下所示:
```sql
SELECT COUNT(*)
FROM outward_delivery_order odo
INNER JOIN mc_order mo ON mo.id = odo.order_id
INNER JOIN starbucks_order so ON so.order_no = odo.order_no;
```
请注意,具体的优化方法可能因数据库引擎、表结构和数据量的差异而有所不同。在进行任何更改之前,请确保在适当的环境中进行测试和备份数据。
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