Привет! С удовольствием отвечу на твои вопросы‚ основываясь на информации из таблицы.1. Чтобы узнать‚ сколько уникальных городов представлено в этом датафрейме‚ я проведу анализ по колонке ″city_id″. Для этого мне понадобится функция unique‚ которая позволяет найти все уникальные значения в данной колонке. Посчитав количество найденных значений‚ я смогу определить количество уникальных городов. Приведу код⁚
python
import pandas as pd
# Загрузка данных из файла
data pd.read_csv(‘file.csv’)
# Подсчет уникальных городов
unique_cities len(data[‘city_id’].unique)
print(″Количество уникальных городов⁚″‚ unique_cities)
2. Для определения количества ресторанов‚ специализирующихся на рыбе‚ сделаю фильтрацию данных по колонке ″spec″. Отфильтрую все рестораны‚ у которых значение в этой колонке равно ″рыба″. Затем подсчитаю количество таких ресторанов. Приведу код⁚
python
# Фильтрация данных по специализации ″рыба″
fish_restaurants data[data[‘spec’] ‘рыба’]
# Подсчет количества ресторанов‚ специализирующихся на рыбе
num_fish_restaurants len(fish_restaurants)
print(″Количество ресторанов‚ специализирующихся на рыбе⁚″‚ num_fish_restaurants)
3. Для определения количества колонок в датафрейме‚ имеющих тип данных float64‚ использую функцию select_dtypes. Эта функция позволяет отобрать колонки‚ имеющие определенный тип данных. Затем подсчитываю количество отобранных колонок. Приведу код⁚
python
# Отбор колонок с типом данных float64
float_cols data.select_dtypes(include[‘float64’])
# Подсчет количества колонок с типом данных float64
num_float_cols len(float_cols.columns)
print(″Количество колонок с типом данных float64⁚″‚ num_float_cols)
4. Чтобы определить‚ сколько дней у ресторана с идентификатором 40065 было менее 20 успешных заказов‚ проведу фильтрацию данных с помощью функции loc[]. Внутри функции задам условие для фильтрации⁚ значения в колонке ″successful_orders″ должны быть меньше 20 и значения в колонке ″vendor_id″ должны быть равны 40065. Затем подсчитаю количество таких дней. Приведу код⁚
python
# Фильтрация данных для ресторана с идентификатором 40065
restaurant_40065 data.loc[(data[‘vendor_id’] 40065) n (data[‘successful_orders’] < 20)]
# Подсчет количества дней с менее чем 20 успешными заказами
num_days_less_than_20 len(restaurant_40065)