利用Matplotlib探索星巴克：数据清洗与全球门店可视化

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。