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...
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...
由于小地方的餐饮数据很少且不完整,所以,直接从企查查关键词搜索‘某地 餐饮’,然后下载出来的数据。 然后python读取餐饮营商数据。 import pandas import xlrd readbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\xx餐饮.xls') sheet = readbook.sheet_by_index(0) nrows = sheet.nrows#行 ncols ...
餐饮业数据分析是指通过收集、处理和分析与餐饮业务相关的数据,来识别趋势、模式和洞察,从而推动业务决策。数据可以包括顾客的消费行为、销售数据、库存水平和市场趋势等。Python作为一种强大的编程语言,具备丰富的数据分析库,如Pandas、NumPy和Matplotlib,使得餐饮业者能够轻松地进行数据处理和可视化。
1.导入所需要的包 # 导入包 import os import numpy as np import pandas as pd from numpy import NaN from pandas import DataFrame,Series import matplotlib.pyplot as plt from ...
Python数据分析为我们提供了一种强大的工具,能够深入挖掘行业数据,为商业决策提供有力支持。本文将指导您如何使用Python进行餐饮行业数据分析,并快速制作一份商业化报告。 一、数据收集与预处理 首先,我们需要收集餐饮行业的相关数据。这些数据可以来自各种渠道,如市场调研公司、在线评价平台、社交媒体等。在收集到数据后,...
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)...
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) ...
商家评价数据源的获取 pyecharts 柱状图数据分析 pyecharts 饼图数据分析 Python的Counter使用方法 商家评价数据源的获取 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...