Python Pandas基础练习题数据集
资源描述
本仓库提供了一系列用于Python Pandas基础练习的数据集，涵盖了多个领域的实际数据，适合初学者和进阶者进行数据统计分析练习。以下是数据集的详细列表：
- Chipotle快餐数据：包含Chipotle快餐店的订单数据，适用于练习数据清洗和基本统计分析。
- 2012欧洲杯数据：记录了2012年欧洲杯的比赛数据，可用于练习数据透视表和可视化。
- 酒类消费数据：提供了不同国家酒类消费的统计数据，适用于练习数据聚合和分组操作。
- 1960 - 2014美国犯罪数据：包含了美国1960年至2014年的犯罪统计数据，可用于练习时间序列分析和数据趋势分析。
- 虚拟姓名数据：生成了一组虚拟的姓名数据，适用于练习字符串操作和数据筛选。
- 风速数据：记录了不同地点的风速数据，适用于练习数据插值和缺失值处理。
- Apple公司股价数据：提供了Apple公司历史股价数据，适用于练习金融数据分析和时间序列处理。
- Iris纸鸢花数据：经典的Iris数据集，适用于练习分类和聚类分析。
- 招聘数据：包含了招聘网站的职位数据，适用于练习文本分析和数据挖掘。
使用说明
- 下载数据集：请直接下载本仓库中的数据文件，文件格式为CSV或Excel。
- 导入数据：使用Pandas库导入数据，例如：
import pandas as pd data = pd.read_csv('chipotle.csv') - 开始练习：根据数据集的特点，进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。
适用人群
- 初学者：通过这些数据集，可以快速上手Pandas库的基本操作。
- 进阶者：可以利用这些数据集进行更复杂的数据分析和机器学习任务。
贡献
如果你有更多有趣的数据集或练习题，欢迎提交PR，共同丰富本仓库的内容。
许可证
本仓库中的数据集仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。