压缩文件内包含名为’rental_data.csv’数据集,该数据集是关于 DVD 租赁 商店出租电影碟片的相关记录,表 1 是数据集中相关列名的描述。下面根据要求 在 Spyder 或者 Jupyter 中编写相应代码,要求每行代码需注释,将可视化结果截 图粘贴在 word 中。
时间: 2023-06-04 09:06:28 浏览: 197
好的,我明白了。以下是你第一个问题的需求:
要求:
1. 在 Spyder 或者 Jupyter 中编写代码读取名为’rental_data.csv’的数据集;
2. 将读取的数据集中的前10行数据以表格的形式显示出来;
3. 将读取的数据集中的‘genre’列中不同类型的数量以条形图的形式可视化,横坐标为‘genre’类型,纵坐标为数量。
代码及注释如下:
```python
# 导入pandas库,用于读取csv文件
import pandas as pd
# 导入matplotlib库,用于可视化
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取'rental_data.csv'数据集
df = pd.read_csv('rental_data.csv')
# 显示前10行数据
print(df.head(10))
# 统计'genre'列中不同类型的数量
genre_counts = df['genre'].value_counts()
# 可视化不同类型数量的条形图
genre_counts.plot(kind='bar')
plt.title('Number of Movies by Genre')
plt.xlabel('Genre')
plt.ylabel('Number of Movies')
plt.show()
```
执行完上述代码后,你可以在控制台看到读取的前10行数据,并在弹出的图窗中看到条形图,表示不同类型的数量。
注意:以上代码仅供参考,因为具体的可视化效果会根据数据集不同而有所不同。
相关问题
bike_rental.csv
抱歉,引用中没有提到bike_rental.csv这个文件。但是引用中提到了一个与自行车租赁相关的数据集,即美国华盛顿特区Capital Bikeshare的历史记录,该数据集包含了两年的租赁记录,记录了一些影响租赁行为的因素,如天气条件、季节、一天中的小时等等。数据集的文件名为hour.csv,包含了每小时的租赁记录和一些相关的因素。此外,引用中还提到了一些对该数据集进行线性回归和决策树回归的实验结果。
对于共享自行车数据集“bike_sharing.csv”,请按workingday分组,分别计算工作日和周末的平均租赁数量,并绘制柱形图进行比较
"bike_sharing.csv" 数据集中的共享自行车数据通常包含日期、工作日/非工作日信息以及每天的租赁次数等字段。要按 workingday 分组并计算工作日和周末的平均租赁数量,你可以遵循以下步骤:
1. 导入必要的库,如 pandas 和 matplotlib。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 加载数据集并查看前几行,确认 "workingday" 这一列是否存在。
```python
df = pd.read_csv('bike_sharing.csv')
print(df.head())
```
3. 使用 `groupby` 函数按 workingday 分组并计算平均值。
```python
average_rentals = df.groupby('workingday')['rental_count'].mean()
```
4. 创建一个新的 DataFrame 或 Series 结果,以便后续绘图。
```python
data = {'Working Day': average_rentals[True], 'Weekend': average_rentals[False]}
comparison_data = pd.DataFrame(data)
```
5. 绘制柱状图进行比较。
```python
plt.bar(comparison_data.index, comparison_data['Working Day'], label='Working Day', color='blue')
plt.bar(comparison_data.index, comparison_data['Weekend'], bottom=comparison_data['Working Day'], label='Weekend', color='red')
plt.xlabel('Day Type')
plt.ylabel('Average Rental Count')
plt.title('Comparison of Average Daily Rentals on Workdays and Weekends')
plt.legend()
plt.show()
```
这个图表将清楚地显示工作日和周末平均租赁量的差异。
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