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数据分析一共分为五个任务:

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第一步:明确分析的任务

分析出每个季度的骑行的平均时长和各个季度的对比

第二步:数据处理

先看数据:

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shell 查看csv 数据前十行

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如果用Excle 打开呢?

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根据 上面的格式我们开始进行数据的收集

数据收集

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怎么才能获取文件的路径呢?
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Numpy.loadtxt()

Pycharm快捷键 ⌘+B 获取函数的源码:

在的位置打个断点:

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打个断点 debug 模式调试

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数据的收集完成后,我们接下来就开始第三部分:数据的处理

第四步:数据分析

求出平均骑行的时间,我们可以采用np.mean 这种方式求出整列的平均值

最后一步:数据展示

我们采用的matplotlib 库进行的柱状图展示:

当然我们首先导入库

最终结果如下:

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完整代码:

文章中用到的数据,请关注微信公众号:zeropython 回复 data_bike