Chipotle数据分析-知识点汇总

最新推荐文章于 2025-04-03 08:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-04-03 08:00:00 发布 · 1.4k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

该博客主要探讨了Chipotle的订单数据分析，通过`df.groupby()`和`df.agg()`函数对数据进行分类和聚合操作。内容包括确定下单最多的商品、计算每单平均总价，并展示了根据国家、收入等字段进行分组并计算平均值、最大值和最小值的实例。

原文链接
一、数据集信息

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
chipo = pd.read_csv('/Users/Desktop/十套python练习/exercise_data/chipotle.tsv', sep = '\t')
chipo.head(10)#显示前十行
chipo.shape[0]#显示行数
chipp.shape[1]#显示列数
chipo.columns#打印列名称
chipo.index#打印索引

前十行数据

二、分类（groupby）

被下单数（order）最多的商品（item_name）是什么？

#提取数量和名称两行，按照itemname进行分类，再对quantity进行聚合操作sum
#as_index表示是否将item_name列的各项作为index，若为True，则下图的ChickenBowl等在最左边index列
bestSeller = chipo[['quantity','item_name']].groupby('item_name'