import pandas as pd
pd.set_option(
'display.max_columns'
,1000
)data = pd.read_csv(r'f:\desktop\exercise_data\chipotle.tsv'
,sep=
'\t'
)#檢視前10行內容
print
(data.head(10)
)# 檢視資料集尺寸（多少行多少列） 進一步的data.shape[0]--檢視行數 data.shape[1]--檢視列數
print
('資料集尺寸：'
,data.shape)
#(4622, 5) data.shape[0]--4622行 data.shape[1]--5列
#列印出全部的列名稱
print
('列印資料集列名：'
,data.columns)
#資料集的索引是怎樣的
print
('列印資料集的索引:'
,data.index)
#被下單數最多商品(item)是什麼?
data_1 = data[
['item_name'
,'quantity']]
.groupby(
'item_name'
,as_index=
false
).agg(
'sum'
)data_esc = data_1.sort_values(by=
'quantity'
,ascending=
false
)print
('被下單數最多商品(item)是:'
,data_esc.head(1)
)#在item_name這一列中，一共有多少種商品被下單？
data_unique = data[
'item_name'
].nunique
print
('在item_name這一列中，一共有多少種商品被下單'
,data_unique)
#在choice_description中，下單次數最多的商品是什麼？
data_max = data[
'choice_description'
].value_counts(
).head(1)
print
(data_max)
# 將item_price轉換為浮點數
dollarizer =
lambda x:
float
(x[1:-
1])data[
'item_price'
]= data[
'item_price'].
(dollarizer)
print
(data[
'item_price'])
print
(data.info())
#在該資料集對應的時期內，收入(revenue)是多少
data[
'sub_total']=
round
(data[
'quantity'
]*data[
'item_price'],
2)print
('在該資料集對應的時期內，收入(revenue)是:'
,data[
'sub_total'].
sum())
#在該資料集對應的時期內，一共有多少訂單？
order_id_nunique = data[
'order_id'
].nunique(
)print
('在該資料集對應的時期內，一共有訂單:'
,order_id_nunique)
#每一單(order)對應的平均總價是多少？
order_id_mean = data[
['order_id'
,'sub_total']]
.groupby(
'order_id'
,as_index=
false
).agg(
)print
('每一單(order)對應的平均總價是:'
,order_id_mean[
'sub_total'
].mean())
print
('每一單(order)對應的平均總價是:'
,round
(order_id_mean[
'sub_total'
].mean(),
2))#一共有多少種不同的商品被售出？
print
('一共有多少種不同的商品被售出:'
,data[
'item_name'
].nunique(
))
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