这是法国的一家共享单车数据,共7条路线。
首先我们预览下数据
what is this?
这怎么分析?别怕,有Pandas
这就是Pandas的威武!
老规矩,缺失值可视化
2列空白?删除!
整洁多了。
我们看下数据集信息:
发现Date虽然是日期格式,但不是日期类型,转换!
找茬找茬!
多了2个变量,Weekday 和 Month,分别表示星期几和月份。
然后我们对每行样本求和,计算出每天的骑车人数总和。
接下来,2张图告诉领导,我们发现了什么?!
周四周五骑车人数多,周六周日明显骑车人数少,看来法国人民也是骑单车上班,周六日宅家里啊
再上图:
1-4月,哇塞,骑车人数明显增多;
5-8月,骑车人数达到高峰;
9-12月,骑车人数有所下降!
发现了什么?
骑车人数与温度相关啊!天气冷,骑车人少,天气适宜,骑车人数多。
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