EarlZed
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Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks

背景

Pandas练习题第三个数据集，寻找新的视角看数据

步骤

导入数据

Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第1张图片

以大洲为组进行分类，查看均值Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第2张图片

对数据进行可视化

从图中明显可以看出：

  • 欧洲的酒类消费需求最多，啤酒、白酒、红酒和每升酒精含量均值均为最高
  • 中美、南美洲啤酒、白酒消费需求较多，对红酒消费需求较少
  • 大洋洲消费结构与美洲相似，但消费需求较少
  • 非洲对啤酒需求要远高于白酒、红酒，整体消费需求较少
  • 亚洲由于传统文化影响，白酒需求最高，红酒需求最低，每升酒精含量均值最低，整体消费需求最少Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第3张图片

每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第4张图片

每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，中位数，四分位数，最小值和最大值

从表中可以看出，各种酒类分布很不一致，利用箱型图对数据进行可视化Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第5张图片

绘制箱型图

  • 啤酒分布较偏向标准正态分布，没有异常值，且整体分布区间最高
  • 白酒分布有部分异常值，且全部处于偏大值一侧，分布呈右偏态
  • 红酒分布异常值极多，主要分布区间较低，但由于欧洲很多国家对红酒极高的需求量，导致了整体分布的异常
    Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第6张图片

尝试探索各个因素之间的相关性

每升酒精含量与啤酒消耗之间存在较高相关性
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全球酒类消耗分布图Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第8张图片Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第9张图片Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第10张图片Python数据分析_Pandas入门_探索酒类消费数据_Drinks_第11张图片

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