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下面对一组关于全球星巴克门店的统计数据，分析了在不同国家和地区以及中国不同城市的星巴克门店的数量
1：导入模块
import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 %matplotlib inline
2：获取数据 并打印前五行
starbucks = pd.read_csv("data//directory.csv") starbucks.head()
3：数据分析及可视化
首先查看星巴克旗下有哪些品牌，如果我们只关心星巴克咖啡门店，则只需要获取星巴克中Brand的数据集，并查看全世界一共有多少家星巴克门门店
# 星巴克旗下有哪些品牌？ print("星巴克旗下品牌有：\n",starbucks.Brand.value_counts()) # 把重心放在星巴克的咖啡门店上面，所以只查看Brand是Starbucks的数据集内容。 coffee = starbucks[starbucks.Brand=='Starbucks'] # 全世界一共有多少家星巴克门店？ print("-------------------------") print(coffee.shape)
然后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十和后十的国家和地区
df = starbucks.groupby(["Country"]).size() print("全世界一共多少个国家开设了星巴克门店:",df.size) df1 = df.sort_values( ascending=False) print("排名前10的国家：\n",df1.head(10)) # 星巴克门店数排名后10的国家 # df2 = df.sort_values() # df2.head(10) print("排名后10的国家：\n",df1.tail(10))
然后用柱状图可视化绘制排名前十的分布情况
可见美国和中国是比较多的
plt.rcParams['font.size'] = 15 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # # 拥有星巴克门店最多的国家是哪里？ # plt.figure(1,figsize=(8,6)) # count_starbucks =coffee.Country.value_counts() # count_top10 = count_starbucks.head(10) # print(count_top10) # count_top10.plot(kind='bar',rot=0) df1.head(10).plot(kind='bar',rot=0) plt.title('星巴克门店数排名前10的国家') plt.ylabel('Store Counts') plt.xlabel('Countries')
还有排名后十的国家
# plt.figure(1,figsize=(8,6)) # count_starbucks =coffee.Country.value_counts() # count_last10 = count_starbucks.tail(10) # print(count_last10) df1.tail(10).plot(kind='bar',rot=0) plt.title('星巴克门店数排名后10的国家') plt.ylabel('Store Counts') plt.xlabel('Countries')
接着显示拥有星巴克门店数量排名前十的城市
可见上海是最多的城市
star = starbucks.dropna(how='any',subset=['City']) star.isnull().sum() count_starbucks_city = star.City.value_counts() print("全世界星巴克门店数量排名前10的城市：\n",count_starbucks_city.head(10))
绘制星巴克门店数量前十的城市分布柱状图
plt.figure(1,figsize=(8,6)) count_starbucks_city =star.City.value_counts() city_top10 = count_starbucks_city.head(10) city_top10.plot(kind='bar',rot=30) plt.title('拥有星巴克门店最多的10个城市') plt.ylabel('Store Counts') plt.xlabel('Cities')
可以看到数据不是很规范，城市名称既有中文又有英文，而且上海被存储为ShangHai和Shanghai。 对于上海的问题，我们将拼音全部改为小写即可； 对于中文和拼音混用的问题，可以使用相应的python库（如库pinyin）将中文转换为拼音后作统计
按照星巴克门店在中国的分布情况，统计排名前十的城市
这里使用到了DataFrame.apply(func)方法，该方法将函数func应用到整个DataFrame上， 也可以通过指定axis参数来指定每一行或每一列的数据应用函数func。
接下来使用reset_index方法将上一步得到的数据封装到一个新的DataFrame中排序即可
import pinyin #选择中国的数据 df = star[star["Country"]=="CN"] df1 = df.copy() #将城市名改为小写 df1["City"] = df1["City"].apply(lambda x:x.lower()) # df1.shape # df2 = df1.copy() #将汉字城市名改为小写拼音 df1["City"] = df1["City"].apply(lambda x:pinyin.get(x, format="strip", delimiter="")[0:-3]) #去掉“市”的拼音 #统计每个城市的星巴克数量 df1 = df1.groupby(["City"]).size().sort_values( ascending=False) df1.head(10)
绘制前十名柱状图
plt.figure(1,figsize=(8,6)) df1.head(10).plot(kind='bar',rot=30) plt.title('中国拥有星巴克门店最多的10个城市') plt.ylabel('Store Counts') plt.xlabel('Cities')
最后用饼状图显示星巴克门店的经营方式有哪几种
Company Owned：公司独资直营，这也是星巴克门店最多的经营方式
Licensed: 许可经营
Joint Venture: 合资经营，比如：国内江浙沪地区的星巴克最早就是由星巴克与统一集团联手经营
Franchise：授权经营，类似麦当劳的经营模式
plt.figure(1,figsize=(8,6)) ownership = star['Ownership Type'].value_counts() plt.title('星巴克门店所有权类型') ownership.plot(kind='pie')
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