【pandas】辛巴克门店

05
六月
2021

文章目录

  • 一、数据集
  • 二、实现
    • 导包
    • 1.查看星巴克旗下有多少品牌
    • 2.查看全世界一共有多少个国家和地区开设了星巴克门店,显示门店数量排名前10和后10的国家和地区。
    • # 3.用柱状图绘制排名前10的分布情况
    • 4.显示拥有星巴克门店数量前10的城市
    • 5.按照星巴克门店在中国的分布,统计排名前10的城市绘制柱状图
    • 导包

一、数据集

数据集:资料,提取码:zmlc

二、实现

导包

# -*- coding: utf-8 -*
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib


# 导入小费数据集
df = pd.read_csv('directory.csv')
# 设置中文字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  
matplotlib.rcParams['font.family']='sans-serif'  

1.查看星巴克旗下有多少品牌

# 1.查看星巴克旗下有多少品牌
all_brand_len= len(df['Brand'].unique())
print(all_brand_len)

# 查看全世界有多少星巴克门店
all_store_len= len(df['Store Number'].unique())
print(all_store_len)

2.查看全世界一共有多少个国家和地区开设了星巴克门店,显示门店数量排名前10和后10的国家和地区。

# 2.查看全世界一共有多少个国家和地区开设了星巴克门店,显示门店数量排名前10和后10的国家和地区。

all_country_len = len(df['Country'].unique())
all_country = df.groupby(by="Country").count()["Store Number"].sort_values(ascending=False)
# 前10
top_country = all_country[:10]
# 后10
end_country = all_country[-10:]

# 3.用柱状图绘制排名前10的分布情况

# 3.用柱状图绘制排名前10的分布情况
top_country_x = top_country.index
top_country_y = top_country.data

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=70)
plt.bar(range(len(top_country_x)),top_country_y)
plt.xticks(range(len(top_country_x)),top_country_x)
plt.show();

4.显示拥有星巴克门店数量前10的城市

# 4.显示拥有星巴克门店数量前10的城市
top_city = df.groupby(by="City")["Brand"].count().sort_values(ascending=False)[:10]
# 5.绘制星巴克门店数前10的城市分布柱状图
top_city_x= top_city.index
top_city_y = top_city.data

plt.bar(range(len(top_city_x)),top_city_y)
plt.xticks(range(len(top_city_x)),top_city_x)
plt.show();

5.按照星巴克门店在中国的分布,统计排名前10的城市绘制柱状图

# 6.按照星巴克门店在中国的分布,统计排名前10的城市绘制柱状图
china_data=df[df['Country']=='CN']
class_data=china_data.groupby(by="City")["Brand"].count().sort_values(ascending=False)[0:20]
class_data_x=class_data.index;
class_data_y=class_data.values;
#画图
plt.barh(range(len(class_data_x)),class_data_y,height=0.3);
plt.yticks(range(len(class_data_x)),class_data_x);
plt.show();

导包


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