8月份餐厅订单点菜种类前10名,平均点菜25个菜品 data_group = data['order_id'].value_counts()[:]data_group.plot(kind='bar',fontsize=16,color=['r','m','b','y','g'])plt.title('订单点菜的种类Top10')plt.xlabel('订单ID',fontsize=16)plt.ylabel('点菜种类',fontsize=16) 8月份订单点...
data_group.plot(kind='bar',fontsize=16,color=['r','m','b','y','g']) plt.title('订单点菜的种类Top10') plt.xlabel('订单ID',fontsize=16) plt.ylabel('点菜种类',fontsize=16) plt.show() # 8月份餐厅订单点菜种类前10名,平均点菜25个菜品 # 订单ID点菜数量Top10(分组order_id,counts求...
8月份餐厅订单点菜种类前10名,平均点菜25个菜品 data_group=data['order_id'].value_counts()[:]data_group.plot(kind='bar',fontsize=16,color=['r','m','b','y','g'])plt.title('订单点菜的种类Top10')plt.xlabel('订单ID',fontsize=16)plt.ylabel('点菜种类',fontsize=16) 8月份订单点菜数...
今天开始我们分析一来家餐厅的数据。认识数据并预处理拿到一个数据,第一步就是要进行数据预处理。我们经常遇见的数据存在噪声、冗余、关联性、不完整性等。数据预处理的常见方法(1)数据清理:将数据中缺失的值补充完整、消除噪声数据、识别或删除离群点并解决 餐厅订单数据分析excel python 数据分析 开发语言 Python...
餐饮行业作为传统行业,为了提高订单量和降低成本。对某餐厅现有的数据进行可视化分析。 二、数据预处理 1.前期导入需要准备的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 2.加载数据 data1 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name='meal_order_deta...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐 数据分析教程:165-项目总结(餐厅订单数据分析)视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端商
环境: shell工具:git bash(自行下载),对比cmd:几乎接近linux命令 jupyter lab是jupyter notebook升级版 实操: 桌面右键点击git bash here进入mingw64界面 输入jupyter lab进入网页 点击python3进入操作页面 数据分析
 。n/b 使用 CTE 时,必须始终在编写查询之前先运行 CTE 代码。