1、統計最火的菜品是什麼？而且這個最火的菜品總共出現了多少次？ # # dishes_name 該列為菜品的名字 # 2、白飯/大碗—不算菜 # 3、刪除全部為空的列 # 4、新的df寫入檔案 imp
# encoding:utf-8
import pandas as pd
# 讀檔案
detail = pd.read_excel(
"meal_order_detail.xlsx"
)print
(detail.head(10)
)print
(detail.shape)
# 刪除白飯/大碗----取出所有不是 白飯大碗的
mask = detail[
"dishes_name"]!=
"白飯/大碗"
detail = detail.loc[mask]
# 1、統計最火的菜品是什麼？而且這個最火的菜品總共出現了多少次？
# a、 value_counts
# res = detail["dishes_name"].value_counts().reset_index()
# # res.columns =newcolumns
# # 修改特定的列索引
# res.rename(columns=,
# inplace=true)
# print(res.loc[0, "菜品名稱"], res.loc[0, "次數"])
# b、describe()
res = detail[
"dishes_name"
].describe(
)print
("最火菜品和次數"
)print
(res[
"top"
], res[
"freq"])
print
(res.top, res.freq)
# 2、刪除全部為空的列
# count---統計某列非空值
# a、獲取所有列名稱
# b、遍歷列名稱，逐個呼叫count
# c、count==0, 儲存空列
# d、刪除
null_list=
for tmp in detail.columns:
if detail[tmp]
.count()==
0:print
("刪除前"
, detail.shape)
detail.drop(labels=null_list, axis=
1, inplace=
true
)print
("刪除後"
, detail.shape)
print
(detail[
"dishes_name"
].describe())
# detail.to_excel("meal_order_detail_new.xlsx")
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