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,...
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...
可以看到数据有7列,分别是账单总额 (total_bill),所付小费 (tip),性别 (sex),是否吸烟 (smoker),星期几 (day),晚餐还是午餐 (time)和用餐人数 (size)。 import pandas as pd tips = pd.read_csv('tips.csv') tips.head() 影响餐馆小费的因素 首先,计算小费的比例,并在在数据中添加小费比例 (tip_pct...
数据清洗了之后,我们发现这个数据在Python其实就是一个大的字典,那么我们按照字典的格式对其中的数据进行解析即可。 现在我给这个大字典命名为review_data,并保存为data.py文件,方便在正式的数据分析程序里进行import使用。 随后我新建了一个名为analysis.py的文件用于数据分析,并导入刚才的数据源测试一下数据是否正常。
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')#将两个数据拼起来 info_all = pd....
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)...
1、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:“一家店盈利,三家店打平,再开下去就亏了”。只凭一人的脑力,很 难计算统筹如此多门店的利润。一、...
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 ...
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