17、数据整理与探索性数据分析:餐厅违规与犬种数据解析

数据整理与探索性数据分析:餐厅违规与犬种数据解析

1. 餐厅安全违规数据整理

在餐厅安全检查数据中,检查得分和违规数量之间存在负相关关系,且得分的变异性会随着违规数量的增加而增大,这表明部分违规行为比其他的更为严重,对得分的影响也更大。接下来我们将从违规描述中提取信息。

1.1 提取违规信息

违规数据框中的描述字段包含大量文本,其中还包括方括号内关于违规纠正时间的信息。我们可以对这些描述进行统计,查看最常见的违规类型:

display_df(vio2016['description'].value_counts().head(15).to_frame(), rows=15)
description 数量
Unclean or degraded foors walls or ceilings 161
Unapproved or unmaintained equipment or utensils 99
Moderate risk food holding temperature 95
Inadequate and inaccess
分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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