data2['tljp_norm'] = (data2['素菜餐饮计数'].max()-data2['素菜餐饮计数'])/(data2['素菜餐饮计数'].max()-data2['素菜餐饮计数'].min()) # 同类竞品指标标准化 一,导入模块及读取excel数据 二, 清除空值、三个指标清除0值 matplotlib箱型图查看异常值 三, 删除3个指标异常值 matplotlib箱型图...
1、用pandas中的块【pd.read_文件扩展名(‘文件名.扩展名 ‘)】读取数据 2、如果此数据是excel,并且一张簿里面有多张表,要依次读取出来,后面加【sheet_name=’ 表名’】 3、因为有多张表,所以要用【concat()】方法连接数据。(此例中用该方法把三张表连接起来) 4、【axis=0】合并行(此例需要连接数据,...
1首先建立连接 导入MySQL中的数据 代码如下 import pandas as pd # 使用pandas库进行数据库的读取 from sqlalchemy import create_engine # 导入连接数据库和python的函数:create_engine # 建立连接 con = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8') # 读取数据库中的SQL...
首先我们要找到合适的商家评价,在本文以大众点评的数据为例,我随机选择一家餐厅的评价数据作为数据源。 因为隐私的关系,我隐去了商家具体的店名和地址,最终我通过线上的API接口拿到了一部分用户评价数据,用于本次演示,如果出于真正的商业目的需要获得更完整的数据,还需要大家自己去想办法。 拿到的商家评价演示数据如下...
python——餐饮数据分析 python——餐饮数据分析 · 话不多说，直接上代码。⼀、import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt info = pd.read_csv('meal_order_info.csv', encoding='utf-8')info_before = pd.read_csv('info_new.csv', encoding='utf-8')#将两个数据拼...
python连接数据库分析餐饮数据、、可视化 importpandas as pdfromsqlalchemyimportcreate_engine import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt enging= create_engine("mysql+mysqlconnector://root:root@localhost/tes_db")#设置数据库连接#读入数据data1=pd.read_sql("meal_order_detail1",con=enging)...
file_state=r'D:/DataSet/餐饮企业订单信息/数据特征说明.xlsx' 4.打开数据源 4.1.打开数据特征说明表 代码语言:javascript 复制 # 原始数据 data_state_sourse=dataOpen(file_state,0,False)# 填充NaN的数据 data_state_sourse=data_state_sourse.ffill()# 处理后数据 ...
项目原始数据:各类型餐饮店铺数据;上海市道路分布、人口密度数据。 从数据库中选取: 【90000余个餐饮店铺的源数据(其中包括: 1.餐饮店铺经纬度 ; 2.口味、点评数、服务、人均消费等四个维度数据; 3.餐饮类型)】 原始数据截图(共96398条数据、10个字段) ...
Python数据分析与可视化 教案 6.3 餐饮数据分析与可视化.docx,3餐饮数据分析与可视化 餐饮行业是一个历史悠久的行业,在每一位经理的脑袋里,都无时不刻不在盘算着门 店的运营情况,但绝大局部只把情况存在存在脑海里,这也是为什么在餐饮行业里,一直 会听到这样的困惑:
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