Pandas 是一个用于数据分析和操作的强大 Python 库，广泛应用于各个领域，包括时尚界。 利用 Pandas，时尚专家和开发人员可以通过分析与时尚行业相关的数据集来发现趋势、模式和见解。 在本文中，我们将深入研究强大的 Pandas 函数， 意味着 和 总和，以及它们在时尚数据分析中的应用。
这些功能对于发现有关时尚商品的重要信息（如销售、价格趋势、产品评级等）非常有帮助。 通过计算各种属性的均值和总和，我们可以得出有价值的见解，从而就造型和时尚趋势做出明智的决定。
解决问题的方法
演示pandas的用法 意味着 和 总和 函数，让我们假设我们有一个数据集，其中包含有关不同时尚商品的详细信息，例如它们的样式、颜色、价格和评级。 我们将把这个数据集导入到 pandas DataFrame 中，并使用 mean 和 sum 函数开始我们的分析。
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)
代码的逐步解释
- 首先，我们使用别名“pd”导入 pandas 库。
- 接下来，我们从名为“fashion_items.csv”的 CSV 文件中读取数据，并使用 pd.read_csv 函数将其加载到名为“data”的 DataFrame 中。 该数据集包含有关各种时尚物品的信息。
- 然后，我们使用应用于 DataFrame 的“价格”列的 mean() 函数计算所有时尚商品的平均价格。 该值存储在名为“mean_price”的变量中。
- 同样，我们通过在“价格”列上调用 sum() 函数来计算所有时尚商品的总价。 该值存储在名为“sum_price”的变量中。
- 最后，我们打印计算出的时尚单品的均价和总价。
Pandas 中的相关库和函数
有大量的库和函数可以补充 pandas 在时尚行业的数据分析中的使用。 除了这些有用的功能 意味着 和 总和 包括：
熊猫分组功能
通过...分组 函数对于基于特定列聚合数据特别有用。 例如，如果我们要分析数据集中存在的每种款式的时尚单品的均价和总价。
# Group data by style and calculate mean and sum of the price
grouped_data = data.groupby('style')['price'].agg(['mean', 'sum'])
print(grouped_data)
熊猫合并功能
合并 函数允许我们基于一个公共列组合两个 DataFrame。 例如，假设我们有一个单独的数据集，其中包含有关每种风格流行程度的信息。 通过合并两个 DataFrame，我们可以将这些信息转化为有价值的见解。
# 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())
通过了解和实施 Pandas 库中的这些强大功能，时尚专家和开发人员可以做出明智的决策并轻松分析最新的趋势和风格。
