红色中国(Red China)

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以下是用 Python 完成上述可视化分析的代码实现: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 Starbucks 数据集 starbucks = pd.read_csv('directory.csv') # 1. 查看星巴克旗下有哪些品牌 brands = starbucks['Brand'].unique() print(f'Starbucks 旗下有 {len(brands)} 个品牌,分别是:') for brand in brands: print(brand) # 2. 查看全世界一共多少个国家开设了星巴克门店,显示门店数量排名前10和后10的国家 store_counts = starbucks['Country'].value_counts() top10 = store_counts.head(10) bottom10 = store_counts.tail(10) # 绘制排名前10的柱状图 plt.bar(top10.index, top10.values) plt.xlabel('Countries') plt.ylabel('Store Counts') plt.title('星巴克门店数排名前10的国家') plt.show() # 3. 按照星巴克门店在中国的分布情况,统计排名前10的城市,绘制柱状图 china_stores = starbucks[starbucks['Country'] == 'CN'] china_cities = china_stores['City'].value_counts().head(10) # 绘制排名前10的柱状图 plt.bar(china_cities.index, china_cities.values) plt.xlabel('Cities') plt.ylabel('Store Counts') plt.title('中国拥有星巴克门店最多的10个城市') plt.show() # 4. 绘制星巴克门店经纬的散点图 plt.scatter(starbucks['Longitude'], starbucks['Latitude'], c='red') plt.show() # 5. 用饼图显示星巴克门店经营方式有哪几种 ownership_counts = starbucks['Ownership Type'].value_counts() plt.pie(ownership_counts.values, labels=ownership_counts.index) plt.title('星巴克门店经营方式') plt.show() # 6. 任意数据的任意可视化分析结果 # 以星巴克门店在美国的分布情况为例,统计排名前10的州,绘制柱状图 us_stores = starbucks[starbucks['Country'] == 'US'] us_states = us_stores['State/Province'].value_counts().head(10) # 绘制排名前10的柱状图 plt.bar(us_states.index, us_states.values) plt.xlabel('States') plt.ylabel('Store Counts') plt.title('美国拥有星巴克门店最多的10个州') plt.show() ``` 以上代码实现需要先下载 `directory.csv` 文件,该文件可以在 Kaggle 上找到。
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