Python数据科学实践：Chipotle餐厅与欧洲杯案例分析

"该PDF文件是关于Python在数据科学中的应用，通过两个具体案例——Chipotle餐厅和欧洲杯，展示了数据清洗、数据分析和查询的基本步骤。" 在Python数据科学中，文件主要讨论了以下几个关键知识点： 1. 数据读入：使用`pandas`库的`read_csv`函数来读取CSV文件。在本例中，`pd.read_csv()`用于加载Chipotle餐厅和欧洲杯的数据集，同时指定了编码（GBK）和分隔符（制表符）。 2. 数据概览：`DataFrame.info()`方法用于获取数据集的基本信息，包括列名、非空值数量、数据类型等，帮助了解数据集的结构。 3. 缺失值和重复值处理： - `isnull().sum()`计算每列的缺失值总数。 - 使用`fillna(method='ffill')`对缺失值进行前向填充。 - `duplicated().sum()`检查重复行的数量，`drop_duplicates()`用于删除重复行，可以指定特定列进行判断，如`subset=['order_id']`，并选择保留'first'或'last'出现的值。 4. 自定义查询： - `nunique()`计算某一列（如`item_name`）的唯一值数量，即不同菜品的数量。 - `value_counts()`统计各值出现的频率，可用于找出最受欢迎的菜品。 - `sort_values(by='item_price', ascending=False)`按价格降序排列，找到最贵的食物。 - `groupby()`结合`sum()`计算每个订单号的总价。 - `value_counts()`也可用于统计`quantity`列的频数，了解每单菜品数量的分布情况。 5. 数据可视化：虽然在这个概述中没有详细展开，但通常在数据分析中，`matplotlib.pyplot`库用于创建图表，如在欧洲杯案例中可能用于展示各队进球数的分布。 6. 数据处理：在欧洲杯案例中，还涉及了查找重复值（`euro.duplicated().sum()`）和缺失值（`isnull().sum()`），以及根据条件筛选数据（`euro[euro['Goals']<6]`）。 这些操作都是数据预处理和初步探索分析的基础，对于理解数据集、发现模式和提出洞察至关重要。在实际的数据科学项目中，这些步骤通常是数据分析流程的起点。