Python数据科学案例分析：Chipotle餐厅和欧洲杯数据探索

Python 数据科学案例分析 Python 数据科学是一门重要的学科，涵盖了数据的收集、清洁、分析和可视化等多个方面。本文将通过两个案例，即 Chipotle 餐厅案例分析和欧洲杯案例，展示 Python 在数据科学中的应用。 **Chipotle 餐厅案例分析** 在这个案例中，我们将使用 Python 的 pandas 库来读取和分析 Chipotle 餐厅的订单数据。 **数据读入** 我们使用 `pd.read_csv()` 函数来读取 Chipotle 餐厅的订单数据，指定编码为 `gbk`，分隔符为 `\t`。 **数据概要** 使用 `info()` 函数来获取数据的概要信息，包括每列的数据类型、缺失值的数量等。 **缺失值和重复值处理** 使用 `isnull().sum()` 函数来检测缺失值，然后使用 `fillna()` 函数来填充缺失值。对于重复值，我们使用 `duplicated()` 函数来检测，然后使用 `drop_duplicates()` 函数来删除重复值。 **自定义查询** 我们使用 pandas 库来实现以下自定义查询： 1. 一共有多少种不同的菜品被下单？使用 `nunique()` 函数来计算。 2. 点餐的顾客最喜欢点哪种食品？使用 `value_counts()` 函数来计算。 3. 最贵的食物是什么？使用 `sort_values()` 函数来排序，然后使用 `set_index()` 函数来设置索引。 4. 每个订单号所点菜品的总额？使用 `groupby()` 函数来分组，然后使用 `sum()` 函数来计算。 5. 按照每单所下菜品数进行统计？使用 `value_counts()` 函数来计算。 **欧洲杯案例** 在这个案例中，我们将使用 Python 的 pandas 库来读取和分析欧洲杯的比赛数据。 **读入数据** 我们使用 `pd.read_csv()` 函数来读取欧洲杯的比赛数据，指定编码为 `gbk`。 **数据概览** 使用 `info()` 函数来获取数据的概要信息，包括每列的数据类型、缺失值的数量等。 **重复值与缺失值处理** 使用 `duplicated()` 函数来检测重复值，然后使用 `drop_duplicates()` 函数来删除重复值。对于缺失值，我们使用 `isnull().sum()` 函数来检测，然后使用 `fillna()` 函数来填充缺失值。 **自定义查询** 我们使用 pandas 库来实现以下自定义查询： 1. 进球数小于 6 的球队？使用布尔索引来筛选数据。 2. 点球进球数最多的球队？使用 `sort_values()` 函数来排序，然后使用 `set_index()` 函数来设置索引。 **结论** 通过这两个案例，我们可以看到 Python 在数据科学中的应用。在数据科学中，Python 是一个非常重要的工具，可以帮助我们快速地读取、分析和可视化数据。同时，Python 的 pandas 库提供了强大的数据分析功能，能够满足我们的需求。