Pandas ialah perpustakaan Python yang berkuasa untuk analisis dan manipulasi data, digunakan secara meluas dalam pelbagai domain, termasuk dunia fesyen. Menggunakan Panda, pakar fesyen dan pembangun boleh melihat arah aliran, corak dan cerapan dengan menganalisis set data yang berkaitan dengan industri fesyen. Dalam artikel ini, kita akan menyelidiki fungsi Panda yang berkuasa, bermakna and jumlah, dan aplikasinya dalam analisis data fesyen.
Fungsi ini boleh membantu dalam mencari maklumat penting tentang barangan fesyen seperti jualan, aliran harga, penilaian produk dan banyak lagi. Dengan mengira min dan jumlah pelbagai atribut, kami boleh mendapatkan cerapan berharga untuk membuat keputusan termaklum tentang gaya dan aliran fesyen.
Penyelesaian kepada masalah
Untuk menunjukkan penggunaan panda bermakna and jumlah fungsi, katakan kita mempunyai set data yang mengandungi butiran tentang item fesyen yang berbeza seperti gaya, warna, harga dan penilaiannya. Kami akan mengimport set data ini ke dalam DataFrame panda dan memulakan analisis kami menggunakan fungsi min dan jumlah.
import pandas as pd
# Read data from a CSV file and load it into a DataFrame
data = pd.read_csv('fashion_items.csv')
# Calculate mean and sum of the price column
mean_price = data['price'].mean()
sum_price = data['price'].sum()
print('Mean price:', mean_price)
print('Total price:', sum_price)
Penjelasan langkah demi langkah kod
- Pertama, kami mengimport perpustakaan panda dengan alias 'pd'.
- Seterusnya, kami membaca data daripada fail CSV bernama 'fashion_items.csv' dan memuatkannya ke dalam DataFrame bernama 'data' menggunakan fungsi pd.read_csv. Set data mengandungi maklumat tentang pelbagai item fesyen.
- Kemudian, kami mengira harga min semua item fesyen menggunakan fungsi min() yang digunakan pada lajur 'price' DataFrame. Nilai ini disimpan dalam pembolehubah bernama 'mean_price'.
- Begitu juga, kami mengira jumlah harga semua item fesyen dengan memanggil fungsi sum() pada lajur 'harga'. Nilai ini disimpan dalam pembolehubah bernama 'sum_price'.
- Akhir sekali, kami mencetak min yang dikira dan jumlah harga barangan fesyen.
Perpustakaan dan fungsi yang berkaitan dalam Pandas
Terdapat banyak perpustakaan dan fungsi yang melengkapi penggunaan panda untuk analisis data dalam industri fesyen. Beberapa fungsi berguna ini selain bermakna and jumlah termasuk:
Kumpulan Panda mengikut fungsi
. secara berkumpulan fungsi amat membantu untuk mengagregatkan data berdasarkan lajur tertentu. Contohnya, jika kami ingin menganalisis min dan jumlah harga item fesyen untuk setiap gaya yang terdapat dalam set data kami.
# Group data by style and calculate mean and sum of the price
grouped_data = data.groupby('style')['price'].agg(['mean', 'sum'])
print(grouped_data)
Fungsi gabungan panda
. bergabung fungsi membolehkan kami menggabungkan dua DataFrames berdasarkan lajur biasa. Sebagai contoh, katakan kita mempunyai set data berasingan yang mengandungi maklumat tentang populariti setiap gaya. Dengan menggabungkan kedua-dua DataFrames, kami boleh mengubah maklumat ini menjadi cerapan berharga.
# Import data related to style popularity
style_popularity_data = pd.read_csv('style_popularity.csv')
# Merge the original data and style_popularity_data based on the 'style' column
merged_data = pd.merge(data, style_popularity_data, on='style')
print(merged_data.head())
Dengan memahami dan melaksanakan fungsi berkuasa ini dalam perpustakaan Pandas, pakar fesyen dan pembangun boleh membuat keputusan termaklum dan menganalisis trend dan gaya terkini dengan mudah.
