利用Matplotlib探索星巴克:数据清洗与全球门店可视化
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更新于2024-08-05
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本实验是基于Matplotlib模块进行的大数据处理,主要针对星巴克的数据进行深入分析和可视化。实验目标是通过实践学习如何运用Python的pandas库进行数据预处理,以及利用matplotlib进行数据可视化。实验旨在帮助参与者掌握数据分析的基本技能,包括数据载入、清洗、统计分析和图表展示。
实验环境设定在Anaconda3的Python3.9版本上,使用到了pandas、numpy、pandas的Series和DataFrame类,以及matplotlib.pyplot库。实验配置中特别提到设置中文显示支持,以确保中文字符的正确呈现。
实验步骤分为以下几个部分:
1. 导入必要的库和数据:
首先,导入pandas和numpy库,并设置了特定的中文支持参数。然后,使用`pd.read_csv`函数从指定路径加载名为"directory.csv"的数据集,并显示前五行数据,以便了解数据初步结构。
2. 数据探索与描述:
分析数据的维度(shape)和统计特性(describe),这有助于理解数据分布和异常值。
3. 缺失值处理:
检测数据中的缺失值,通过`isnull().sum()`查看各列缺失值情况。在本例中,选择删除City列中包含缺失值的行,以保持数据完整性。
4. 品牌和门店数量分析:
显示星巴克旗下的品牌及其对应门店数量,这可能涉及到按品牌分组和计数操作。
5. 国家/地区门店分布:
探索全球范围内的星巴克门店分布,首先列出排名前10和后10的国家或地区,然后分别用柱状图表示它们的门店数量。
6. 城市门店数量可视化:
对于城市数据,同样区分全球前10和中国的前10城市,要求在统计时将中文城市名转换为小写拼音,这里可能需要借助pinyin库来实现。
7. 经营方式的饼状图:
利用饼状图展示星巴克门店的经营方式占比,这是一种直观的分类数据呈现方式。
整个实验过程中,参与者将通过实际操作加深对pandas和matplotlib的掌握,提升数据处理和可视化的能力,同时锻炼了问题解决和数据分析思维。如果有任何疑问或遇到困难,实验指导者鼓励参与者及时反馈,共同解决问题。
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2023-02-07 上传
2021-01-27 上传
2024-09-01 上传
2024-09-01 上传
2021-06-15 上传
喃喃东南
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