kesci-这十套练习，教你如何使用Pandas做数据分析-练习3（学习笔记）

题目数据来源：https://www.kesci.com/mw/notebook/5c1b599d8859e0002b718378

数据分组 -- 探索酒类消费数据

1. 导入必要的库
2. 加载数据
3. 哪个大陆（continent）平均消耗的啤酒（beer）更多
4. 打印出每个大陆（continent）的红酒消耗（wine_servings）的描述性统计值
5. 打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值
6. 打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数
7. 打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值

1. 导入必要的库

import pandas as pd

2. 加载数据

drinks = pd.read_csv('drinks.csv')

3. 哪个大陆（continent）平均消耗的啤酒（beer）更多

drinks.groupby('continent').beer_servings.mean().sort_values(ascending=False).reset_index().head(1)

4. 打印出每个大陆（continent）的红酒消耗（wine_servings）的描述性统计值

drinks.groupby('continent').wine_servings.describe()

5. 打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值

drinks.groupby('continent').mean()

6. 打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数

drinks.groupby('continent').median()

7. 打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值

drinks.groupby('continent')['spirit_servings'].agg(['mean', 'max', 'min'])

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练习题Kesci链接: [ link ](https://www.kesci.com/home/project/59e77a636d213335f38daec2) 文章目录练习1-开始了解你的数据 ...

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5. 打印出每个大陆每种酒类别的消耗平均值

6. 打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数

7. 打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值

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