2024年Python数据分析：根据大众点评数据挑选店铺地址，公益岗面试自我介绍

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2、通过建立综合分数指标的计算公式来挑选出最适合地址。

理解数据

---

读取数据集后，通过info()和describe()方法来查看一下数据的基本情况。

data.info()

——————————————————————————

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>

RangeIndex: 96398 entries, 0 to 96397

Data columns (total 10 columns):

类别 96258 non-null object

行政区 96255 non-null object

点评数 96398 non-null int64

口味 96398 non-null float64

环境 96398 non-null float64

服务 96398 non-null float64

人均消费 96398 non-null int64

城市 96398 non-null object

Lng 96398 non-null float64

Lat 96398 non-null float64

dtypes: float64(5), int64(2), object(3)

memory usage: 7.4+ MB

数据共计96398个，10个变量/特征，数据类型数量为 float64(5), int64(2), object(3)，粗略观察，数据明显有缺失值的情况，需要进行数据的清洗。

数据处理

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使用data.isnull().values.sum()检查空值数量，检查出283个空值。

由于空值占数据总量比例为283/96398 = 0.0029，删除空值并不影响整体的数据情况，所以这里采用删除的办法来处理空值。

使用data.dropna()对空值进行删除，再使用data.isnull().values.sum()进行检查，结果为0。

数据清洗后的数据共计96255个。根据①通过餐饮数据分析选出最具有竞争力的品类的要求，选择相关的变量，选择[‘类别’, ‘口味’, ‘环境’, ‘服务’, '人均消费’]5个变量。

建立[‘类别’, ‘口味’, ‘环境’, ‘服务’, '人均消费’]的DataFrame，并且筛选出所有评分和消费大于0的情况。因为根据实际情况，评分和消费为0的数据对此没有参考作用。

引入’性价比’这一列，性价比的计算方式将所有的评分相加再除以人均消费金额，计算出 分/元 为单位的数值，表示单位价格获得的分数 来表示其性价比。

这样获得了df如下，筛选出了需要的数据54886个。

df.info()

——————————————————————————

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>

Int64Index: 54886 entries, 0 to 96395

Data columns (total 6 columns):

类别 54886 non-null object

口味 54886 non-null float64

环境 54886 non-null float64

服务 54886 non-null float64

人均消费 54886 non-null int64

性价比 54886 non-null float64

dtypes: float64(4), int64(1), object(1)

memory usage: 2.9+ MB

构建模型

得到数据集df，选择’类别’进行groupby分组再进行mean值等到每个类别的值。

使用箱型图进行异常值的排查。

箱型图使用异常值删除的函数，对异常值进行删除。

构建一个选择具有竞争力的品类的公式的因素，例如’口味’，'人均消费’，‘性价比’，然后通过异常值删除的函数得出数据集。

将三组数据集放在同一张图上面。

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

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（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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