【数据可视化-13】全国星巴克门店可视化

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好的,让我们开始吧! 首先,我们需要导入一些必要的库:Pandas、Matplotlib 和 Seaborn。你可以使用以下命令来安装它们: ``` pip install pandas matplotlib seaborn ``` 接下来,我们将使用 Pandas 库来读取 Starbucks 数据集的 CSV 文件,然后将其加载到一个名为 `starbucks` 的 DataFrame 中: ```python import pandas as pd starbucks = pd.read_csv("starbucks.csv") ``` 现在,我们可以开始对数据进行探索和可视化了。让我们从一些基本的分析开始: ```python # 显示数据集中的前五行 print(starbucks.head()) # 显示数据集中的基本统计信息 print(starbucks.describe()) ``` 接下来,我们将使用 Seaborn 库来绘制一些图表。让我们从一个简单的直方图开始,它将显示每个州中 Starbucks 店铺的数量: ```python import seaborn as sns sns.countplot(x="State", data=starbucks) ``` 这将绘制一个州与 Starbucks 店铺数量之间的条形图。 接下来,我们将绘制一个散点图,它将显示每个城市中的 Starbucks 店铺数量与人口之间的关系: ```python sns.scatterplot(x="Population", y="Number of Starbucks", data=starbucks) ``` 最后,让我们绘制一个热图,该热图将显示每个州中的 Starbucks 店铺数量与总人口之间的关系: ```python pivot = starbucks.pivot_table(index='State', values=['Population', 'Number of Starbucks'], aggfunc=sum) sns.heatmap(pivot, cmap="YlGnBu") ``` 这将绘制一个热图,其中每个州的颜色表示该州中 Starbucks 店铺数量与总人口之间的关系。 这只是对于数据可视化的一个简单的入门,但是它可以帮助你开始理解和探索数据。在接下来的实践中,你可以更进一步地探索和分析 Starbucks 数据集,并尝试使用其他可视化方法来展示数据。
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