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Pandas数据分析练习3

练习3-数据分组

探索酒类消费数据


步骤1 导入必要的库

运行以下代码

import pandas as pd

步骤2 从以下地址导入数据

运行以下代码

#  本地对应的'drinks.csv'路径

path3 ='D:/hailong/hailong_download/pandas_exercise/exercise_data/drinks.csv'   

步骤3 将数据框命名为drinks

运行以下代码

drinks = pd.read_csv(path3)

drinks.head()

步骤4 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多?

运行以下代码

drinks.groupby('continent').beer_servings.mean()

步骤5 打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值

运行以下代码

drinks.groupby('continent').wine_servings.describe()

步骤6 打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值

运行以下代码

drinks.groupby('continent').mean()

步骤7 打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数

运行以下代码

drinks.groupby('continent').median()

步骤8 打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值,最大值和最小值

运行以下代码

drinks.groupby('continent').spirit_servings.agg(['mean','min','max'])


代码截图

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