We’re going to look at some data on different varieties of ramen, from a dataset provided by residentmario on Kaggle.com! Include the code you use for your analyses. (a) Use pandas to import Ramen-Ratings.csv. Look at the data to get a feel for it. How many columns are there? How many observations/rows? (b) Create two new DataFrames containing ramen ratings from the USA and Japan. Label these as usa_ramen and japan_ramen respectively. (c) For each country, find the number of unique brands rated in that country. Print out both of these values. (d) Use the .unique() to look at the different entries in the Stars column in both the USA and Japan ramen DataFrames. What is the datatype of the entries? If there are any unusual entries, remove them. (e) Pandas contains a function to_numeric, which converts the data type in a pandas series or DataFrame to a numerical type like int or float. You can access this with pd.to_numeric(). Use this to convert the Stars column to a numerical type. If you get a SettingWithCopy warning, it’s okay to ignore it in this case. (f) Compute and print the average ratings for the USA ramen reviews and the Japanese ramen reviews. (g) Make a histogram plot of the USA ramen star scores. (h) Here is an approximation of the probability density functions for the distribution of star ratings for the USA and Japanese ramen respectively. 每一题的答案是什么

导入数据和初步查看

• 导入数据：使用 pandas 库的 read_csv 函数导入 "Ramen-Ratings.csv" 文件。
• 查看数据：使用 .shape 属性查看列数和行数。

创建国家特定数据集

• 筛选数据：根据国家列（假设为 "Country"）筛选出美国和日本的拉面数据。
• 创建数据框：将筛选后的数据分别赋值给 usa_ramen 和 japan_ramen。

计算品牌数量

• 品牌数量：使用 nunique() 函数计算每个国家数据框中品牌的数量。

检查和清洗星级数据

• 检查数据：使用 unique() 查看星级列（假设为 "Stars"）的不同条目。
• 数据清洗：移除任何不符合预期的条目。

转换数据类型

• 转换类型：使用 pd.to_numeric() 将星级列转换为数值类型。

计算平均评分

• 平均评分：使用 mean() 函数计算美国和日本拉面的平均星级评分。

绘制直方图

• 绘制直方图：使用 plt.hist() 函数绘制美国拉面星级评分的直方图。

概率密度函数

• 密度函数：这部分可能需要使用统计或可视化库来近似计算或绘制，具体方法未在问题中详述。

代码示例

以下是针对上述问题的基本代码示例，具体实现可能需要根据实际数据集的列名和结构进行调整。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# (a) 导入数据
ramen_data = pd.read_csv('Ramen-Ratings.csv')
print(ramen_data.shape)

# (b) 创建国家特定数据集
usa_ramen = ramen_data[ramen_data['Country'] == 'USA']
japan_ramen = ramen_data[ramen_data['Country'] == 'Japan']

# (c) 计算品牌数量
usa_brands = usa_ramen['Brand'].nunique()
japan_brands = japan_ramen['Brand'].nunique()
print(usa_brands, japan_brands)

# (d) 检查和清洗星级数据
usa_stars = usa_ramen['Stars'].unique()
japan_stars = japan_ramen['Stars'].unique()
# 清洗数据的代码根据实际情况编写

# (e) 转换数据类型
usa_ramen['Stars'] = pd.to_numeric(usa_ramen['Stars'])
japan_ramen['Stars'] = pd.to_numeric(japan_ramen['Stars'])

# (f) 计算平均评分
usa_avg_rating = usa_ramen['Stars'].mean()
japan_avg_rating = japan_ramen['Stars'].mean()
print(usa_avg_rating, japan_avg_rating)

# (g) 绘制直方图
plt.hist(usa_ramen['Stars'], bins=5, alpha=0.7)
plt.title('USA Ramen Star Scores')
plt.xlabel('Stars')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

# (h) 概率密度函数的绘制和近似需要更多信息和代码实现

请注意，上述代码仅为示例，实际应用时需要根据数据集的具体内容进行调整。1