python数据分析可视化大众点评网餐厅口碑包含数据_大众点评城市和评分数据可视化

部分代码
import pandas as pd
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[“font.sans-serif”] = ‘SimHei’
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

读入源数据，并查看数据相关信息

data = pd.read_csv(“【数据】大众点评网餐厅口碑数据.csv”, encoding = “gbk”)
print(f"===成功导入\t{data.shape[0]}行数据")
print(data.info())

查看数据各列是空值的情况

print()
print(data.isnull().sum())

由此看出，所有行列数据都有取值，不存在取值为空的情况

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Q1： 按District分类，获取平均5星好评率的最高的Top3

print()
data1 = data[[‘District’, ‘ApplauseRate’]] #提取需要的列
print(data1)
data2 = data1.groupby(data[‘District’]).mean() #分类汇总取平均值
print(data2)
data2 = data2.sort_values(by = ‘ApplauseRate’, ascending=False) #排序
print(data2)

def show_ApplauseRate_by_District():
global data2

data2 = data2.reset_index()
print(data2)

x = data2.District
y = data2.ApplauseRate

plt.figure(figsize=(15,7))
plt.bar(x, y, width = 0.5, align = "center", label = "平均5星好评率")
title = "图1 - 平均5星好评率-District分布"
plt.title(title, loc="center", fontsize=16)
t = [f'{y1:.02f}' for y1 in y]  #取两位小数显示
for index in range(len(x)):
    plt.text(x[index], y[index], t[index], ha = "center", va = "bottom", fontsize = 10)
#设置x和y轴的名称
plt.xlabel("District", fontsize=12)
plt.ylabel("平均5星好评率", fontsize=12)
plt.legend(loc='best', fontsize = 12)
plt.savefig(title+".png", dpi=300)
plt.show()
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show_ApplauseRate_by_District()
运行效果




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提取码：wsk7