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Python Pandas练习

1、Pandas基础知识

用pandas中的DataFrame时选取行或列：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame

ser = Series(np.arange(3.))

data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))

data['w']  #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型

data.w    #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型

data[['w']]  #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型

data[['w','z']]  #选择表格中的'w'、'z'列

data[0:2]  #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后

data[1:2]  #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式，
       #如果采用data[1]则报错

data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同

data['a':'b']  #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, 
        #即末端是包含的  

#——————新版本pandas已舍弃该方法，用iloc代替———————
data.irow(0)   #取data的第一行
data.icol(0)   #取data的第一列

ser.iget_value(0)  #选取ser序列中的第一个
ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个，这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个，这会引起歧义。
#————————————————————————————-----------------

data.head()  #返回data的前几行数据，默认为前五行，需要前十行则data.head(10)
data.tail()  #返回data的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10)

data.iloc[-1]   #选取DataFrame最后一行，返回的是Series
data.iloc[-1:]   #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame

data.loc['a',['w','x']]   #返回‘a’行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知

data.iat[1,1]   #选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取。

import pandas as pd
import numpy as np

（1）用字典数据类型创建DataFrame。

data={'state':['a','b','c','d'],
'year':[1991,1992,1993,1994],
'pop':[6,7,8,9]}

data={'state':['a','b','c','d'], 'year':[1991,1992,1993,1994], 'pop':[6,7,8,9]}
df = pd.DataFrame(data)
df

	state	year	pop
0	a	1991	6
1	b	1992	7
2	c	1993	8
3	d	1994	9

（2）将创建的Dataframe的索引设置为，ABCD。并且命名为“索引”。

df = pd.DataFrame(data,index=list('ABCD'))
df.index.name = '索引'
df

	state	year	pop
索引
A	a	1991	6
B	b	1992	7
C	c	1993	8
D	d	1994	9

（3）在下面新增一行。然后删除。

dit = {'state':'e','year':'1995','pop':10}
s = pd.Series(dit)
s.name = 'E'
df = df.append(s)
df

	state	year	pop
索引
A	a	1991	6
B	b	1992	7
C	c	1993	8
D	d	1994	9
E	e	1995	10

df = df.drop(['E'])
df

	state	year	pop
索引
A	a	1991	6
B	b	1992	7
C	c	1993	8
D	d	1994	9

（4）增加新的属性列，列名设置为‘port’，值均为1。

# 方法一
df['port'] = 1
df

	state	year	pop	port
索引
A	a	1991	6	1
B	b	1992	7	1
C	c	1993	8	1
D	d	1994	9	1

# 方法二
# df.port = np.ones(len(df),dtype=int)
df['port'] = np.ones(len(df),dtype=int)
df

	state	year	pop	port
索引
A	a	1991	6	1
B	b	1992	7	1
C	c	1993	8	1
D	d	1994	9	1

使用方括号或点来访问列有什么区别？

[]索引（方括号访问）具有对DataFrame列数据进行操作的完整功能。

虽然属性访问（点访问）主要是为了方便访问现有的DataFrame列数据，但偶尔也有其局限性（例如特殊列名，创建新列）。

（5）取出1991和1994年的数据。

# 方法一
df.loc[['A','D']]

	state	year	pop	port
索引
A	a	1991	6	1
D	d	1994	9	1

# 方法二
df[(df.year==1991)|(df.year==1994)]

	state	year	pop	port
索引
A	a	1991	6	1
D	d	1994	9	1

（6）获取前‘state’和‘year’的数据。

df[['state','year']]

	state	year
索引
A	a	1991
B	b	1992
C	c	1993
D	d	1994

（7）查看每一列数据的数据格式，并且将‘pop’每个数据乘2。

df.dtypes
df['pop'] *=2
df

	state	year	pop	port
索引
A	a	1991	12	1
B	b	1992	14	1
C	c	1993	16	1
D	d	1994	18	1

2、数据操作

（1）读取香港酒店数据。

hk = pd.read_excel(r'香港酒店数据.xlsx',index_col=0)
hk[:3]

	字段1	字段2	字段3	字段4	字段5	字段6	字段7	字段8
NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
0.0	香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)	休闲度假	香港	元朗	天水围天恩路18号	4.6	17604.0	422.0
1.0	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	浪漫情侣	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.5	12708.0	693.0
2.0	香港碧荟酒店(The BEACON)	商务出行	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.7	328.0	747.0
3.0	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	浪漫情侣	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.4	5014.0	693.0

（2）按照数据的内容，重新设置数据的索引，重新设置列名称为'名字','类型','城市','地区','地点','评分','评分人数','价格'。

hk.columns = ['名字','类型','城市','地区','地点','评分','评分人数','价格']
hk.index.name='索引'
hk[:3]

	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
索引
NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
0.0	香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)	休闲度假	香港	元朗	天水围天恩路18号	4.6	17604.0	422.0
1.0	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	浪漫情侣	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.5	12708.0	693.0
2.0	香港碧荟酒店(The BEACON)	商务出行	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.7	328.0	747.0
3.0	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	浪漫情侣	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.4	5014.0	693.0

（3）查看所有类型为“浪漫情侣”的酒店

hk[hk['类型']=='浪漫情侣']

	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
索引
1.0	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	浪漫情侣	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.5	12708.0	693.0
3.0	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	浪漫情侣	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.4	5014.0	693.0
4.0	如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	浪漫情侣	香港	观塘	观塘创业街38号	4.6	3427.0	581.0
5.0	香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	浪漫情侣	香港	湾仔	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.5	1938.0	869.0
20.0	香港恒丰酒店(Prudential Hotel)	浪漫情侣	香港	油尖旺	尖沙嘴弥敦道222号	4.5	8194.0	692.0
...	...	...	...	...	...	...	...	...
234.0	香港金坊宾馆(GOLD PALACE HOTEL)	浪漫情侣	香港	NaN	香港油尖旺区九龙旺角弥敦道607号新兴大厦22字楼2201室	4.7	436.0	245.0
240.0	香港登台酒店(HOTEL STAGE)	浪漫情侣	香港	油尖旺	佐敦志和街1号	4.7	962.0	1084.0
246.0	香港红茶馆酒店(鸭脷洲大街店)(Bridal Tea House Hotel (Ap Lei...	浪漫情侣	香港	南区	港岛鸭脷洲大街95号	4.2	1203.0	377.0
247.0	香港乐仕酒店(Acesite Knutsford Hotel)	浪漫情侣	香港	油尖旺	九龙尖沙咀天文台围8号	4.2	1879.0	237.0
259.0	香港旺角新天地酒店(Mong Kok Sunny Day Hotel)	浪漫情侣	香港	油尖旺	香港九龍旺角新填地街419號	4.3	784.0	949.0

69 rows × 8 columns

（4）查看所有类型为“浪漫情侣”，地区在湾仔的酒店

hk[(hk.类型=='浪漫情侣')&(hk.地区=='湾仔')][:10]#查看前十个

	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
索引
3.0	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	浪漫情侣	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.4	5014.0	693.0
5.0	香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	浪漫情侣	香港	湾仔	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.5	1938.0	869.0

（5）查看所有地址在观塘或者油尖旺，评分大于4的酒店

hk[((hk.地区=='油尖旺')|(hk.地区=='观塘'))&(hk.评分>4)][:10]

	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
索引
2.0	香港碧荟酒店(The BEACON)	商务出行	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.7	328.0	747.0
4.0	如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	浪漫情侣	香港	观塘	观塘创业街38号	4.6	3427.0	581.0
6.0	海景嘉福洲际酒店(InterContinental Grand Stanford Hong ...	海滨风光	香港	油尖旺	尖沙咀東部麽地道70号	4.7	4366.0	1296.0
8.0	香港富豪九龙酒店(Regal Kowloon Hotel)	休闲度假	香港	油尖旺	尖沙嘴麽地道71号	4.5	11265.0	692.0
10.0	香港广易商务宾馆(家庭旅馆)(WIDE EVER HOSTEL)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙旺角弥敦道607号新兴大厦14楼16单位	4.1	1029.0	218.0

（6）查看类型缺失的数据

hk[hk['类型'].isnull()]

	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
索引
39.0	香港颐庭酒店(铜锣湾店)(Eco Tree Hotel Causeway Bay)	NaN	香港	东区	铜锣湾水星街15号	4.600000	15.0	567.0
187.0	工業家酒店(IND Hotel)	NaN	香港	观塘	九龙观塘观塘道326号	4.200000	6.0	448.0
200.0	香港永倫800酒店(WINLAND800HOTEL)	NaN	香港	葵青	新界青衣路一号	3.400000	3098.0	196.0
241.0	香港港湾酒店(Hong Kong Harbor Hotel)	NaN	香港	南区	香港仔石排湾道47号	3.800000	709.0	259.0
268.0	香港奥斯酒店(O‘ Hotel)	NaN	香港	九龙城	香港九龙土瓜湾九龙城道42-46号	3.700000	869.0	369.0
284.0	巴黎旅馆(Paris Guest House (D2, 10/F))	NaN	香港	NaN	Flat D2, 10/F, Block D, Chungking Mansion, 40 ...	2.000000	5.0	67.0
300.0	香港海景渡假乐园(Hong Kong Seaview Holiday Resort)	NaN	香港	离岛	大屿山梅窝东湾头路11号	2.900000	5.0	881.0
301.0	香港海边小屋(The Cove Hostel)	NaN	香港	离岛	大屿山塘福村17D,1-2字楼	4.283827	2.0	352.0
306.0	香港文苑宾馆(Man Yuen Hotel)	NaN	香港	油尖旺	旺角弥敦道737号金轮大厦二楼H室	4.700000	5.0	169.0
315.0	墨尔本宾馆(Melbourne Hostel)	NaN	香港	NaN	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座10字楼E1室	4.283827	2.0	93.0
318.0	香港百丽旅馆(Park Guest House)	NaN	香港	油尖旺	九龙尖沙咀海防道53至55号海防大厦1楼10号	4.283827	6.0	445.0
321.0	香港尊贵旅馆(Hong Kong Premium Guest House)	NaN	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道56-58号美丽都大厦16字楼B2,A5室（前台入住办理设在16字楼A2室）	4.800000	19.0	166.0
322.0	香港美华宾馆(Mei Wah Guest House)	NaN	香港	NaN	九龙旺角弥敦道737号金轮大厦9字楼F座	4.000000	27.0	250.0
323.0	香港威尼斯宾馆	NaN	香港	NaN	香港油尖旺区旺角弥顿道580号恒隆大厦4楼	4.700000	48.0	298.0
327.0	80后潘多拉旅馆(香港佐敦店)(原华丰宾馆)(Pandora After 80s Jordan)	NaN	香港	油尖旺	九龙佐敦佐敦道15号华丰大厦1字楼H室	3.100000	36.0	70.0
335.0	香港Primo旅馆(Primo Guesthouse)	NaN	香港	NaN	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座3字楼E3室	4.283827	1.0	131.0
343.0	香港宿雾宾馆(Cebu Hotel)	NaN	香港	NaN	弥敦道36-44号重庆大厦A座17字楼A6 & A7室	4.283827	1.0	113.0
364.0	全球旅舍(Global Inn)	NaN	香港	NaN	弥敦道36-44号重庆大厦C座6楼C2室 (登记前台於E座8楼E1室)	4.283827	2.0	165.0
371.0	珠峰宾馆(Everest Guest House (3/F))	NaN	香港	NaN	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦D座3字楼5-6室	4.283827	1.0	181.0
384.0	尊贵闲庭酒店(Premium Lounge)	NaN	香港	NaN	Flat A6 & A7, 16/F, Block A, Chungking Mansion...	4.283827	1.0	166.0

（7）用“其他”填充类型和地区

hk['类型'].fillna('其他',inplace=True)
hk[hk['类型'].isnull()]

	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
索引

（8）用评分均值填充缺失值

hk['评分'].fillna(np.mean(hk['评分']),inplace=True)

（9）删除价格和评分人数的缺失值

hk.dropna(subset=['价格', '评分人数'],inplace=True)

（10）保存到“酒店数据1.xlsx”

hk.to_excel('hotel_data_new2.xlsx')

3、统计练习

import numpy as np
import pandas as pd

（1）读取上次作业保存的数据，酒店数据1.xlsx

df = pd.read_excel('酒店数据1.xlsx')

（2）查看“评分”的格式，并分别进行升序和降序排序

df['评分'].dtype

dtype('float64')

df.sort_values(by='评分')#默认升序

	Unnamed: 0	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
384	384	香港中港酒店(家庭旅馆)(HK-China Hotel)	地铁周边	香港	油尖旺	碧街33-39号永华大厦1楼（油麻地地铁站A1出口直走50米）	1.5	7	429
281	281	巴黎旅馆(Paris Guest House (D2, 10/F))	其他类型	香港	其他地区	Flat D2, 10/F, Block D, Chungking Mansion, 40 ...	2.0	5	67
279	279	香港经济型酒店 (家庭旅馆)(Hong Kong Budget Hostel)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	2.0	29	67
359	359	香港港龙酒店(Comfort Lodge Hong Kong)	地铁周边	香港	油尖旺	香港九龙佐敦德兴街7-8号（礼苑，接待处位于A座2楼）	2.2	18	492
331	331	香港欣欣宾馆(家庭旅馆)(YAN YAN GUEST HOUSE)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道40号重庆大厦E座8字楼E1室	2.3	6	977
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
82	82	香港半岛酒店(The Peninsula Hong Kong)	海滨风光	香港	油尖旺	尖沙咀梳士巴利道	4.8	3693	3862
14	14	迪士尼探索家度假酒店(Disney Explorers Lodge)	海滨风光	香港	离岛	迪士尼乐园度假区	4.8	4794	1662
116	116	香港四季酒店(Four Seasons Hotel Hong Kong)	海滨风光	香港	中西区	中环金融街8号	4.8	3461	12926
210	210	香港李女士宾馆(家庭旅馆)(MS LI GUEST HOUSE)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道58号美丽都大厦E座5字楼E1室	4.9	7	351
332	332	香港新金冠宾馆(New Golden Crown Guest House)	客栈	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道68号金冠大厦13楼C室	4.9	10	395

396 rows × 9 columns

df.sort_values(by='评分',ascending=False)#降序

	Unnamed: 0	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
210	210	香港李女士宾馆(家庭旅馆)(MS LI GUEST HOUSE)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道58号美丽都大厦E座5字楼E1室	4.9	7	351
332	332	香港新金冠宾馆(New Golden Crown Guest House)	客栈	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道68号金冠大厦13楼C室	4.9	10	395
198	198	香港鸣人宾馆(Naruto Inn)	地铁周边	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道83-97号华源大厦10F B4室	4.8	921	190
14	14	迪士尼探索家度假酒店(Disney Explorers Lodge)	海滨风光	香港	离岛	迪士尼乐园度假区	4.8	4794	1662
116	116	香港四季酒店(Four Seasons Hotel Hong Kong)	海滨风光	香港	中西区	中环金融街8号	4.8	3461	12926
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
352	352	香港京华宾馆(佐敦)	地铁周边	香港	其他地区	九龙佐敦南京街19-21号3楼2/F	2.3	40	328
359	359	香港港龙酒店(Comfort Lodge Hong Kong)	地铁周边	香港	油尖旺	香港九龙佐敦德兴街7-8号（礼苑，接待处位于A座2楼）	2.2	18	492
279	279	香港经济型酒店 (家庭旅馆)(Hong Kong Budget Hostel)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	2.0	29	67
281	281	巴黎旅馆(Paris Guest House (D2, 10/F))	其他类型	香港	其他地区	Flat D2, 10/F, Block D, Chungking Mansion, 40 ...	2.0	5	67
384	384	香港中港酒店(家庭旅馆)(HK-China Hotel)	地铁周边	香港	油尖旺	碧街33-39号永华大厦1楼（油麻地地铁站A1出口直走50米）	1.5	7	429

396 rows × 9 columns

（3）对酒店按照价格进行排名，计算“油尖旺”地区的均价。

df.sort_values(by='价格')
df[df['地区']=='油尖旺']['价格'].mean()

544.3621621621621

（4）对酒店数据进行描述性统计，并求所有价格的均值方差，最大最小值，中值。

df.describe()#对dataframe中的数值数据进行描述性统计
df['价格'].mean(),df['价格'].var(),df['价格'].max(),df['价格'].min(),df['价格'].median()

(682.3156565656566, 823256.5203618469, 12926, 67, 416.5)

（5）计算评分和价格之间的的相关系数，协方差

df[['评分','价格']].corr()

	评分	价格
评分	1.000000	0.288901
价格	0.288901	1.000000

df[['评分','价格']].cov()

	评分	价格
评分	0.234598	126.963415
价格	126.963415	823256.520362

（6）按照评分降序排序，评分相同时按价格升序排序。

df.sort_values(by=['评分','价格'],ascending=[False,True])

	Unnamed: 0	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
210	210	香港李女士宾馆(家庭旅馆)(MS LI GUEST HOUSE)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道58号美丽都大厦E座5字楼E1室	4.9	7	351
332	332	香港新金冠宾馆(New Golden Crown Guest House)	客栈	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道68号金冠大厦13楼C室	4.9	10	395
316	316	香港尊贵旅馆(Hong Kong Premium Guest House)	其他类型	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道56-58号美丽都大厦16字楼B2,A5室（前台入住办理设在16字楼A2室）	4.8	19	166
198	198	香港鸣人宾馆(Naruto Inn)	地铁周边	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道83-97号华源大厦10F B4室	4.8	921	190
74	74	香港和平客栈(HK Peaceful Guesthouse)	民宿	香港	其他地区	尖沙咀弥敦道58号美丽都大厦13楼B1室于13楼C2室登记入住	4.8	511	264
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
331	331	香港欣欣宾馆(家庭旅馆)(YAN YAN GUEST HOUSE)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道40号重庆大厦E座8字楼E1室	2.3	6	977
359	359	香港港龙酒店(Comfort Lodge Hong Kong)	地铁周边	香港	油尖旺	香港九龙佐敦德兴街7-8号（礼苑，接待处位于A座2楼）	2.2	18	492
279	279	香港经济型酒店 (家庭旅馆)(Hong Kong Budget Hostel)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	2.0	29	67
281	281	巴黎旅馆(Paris Guest House (D2, 10/F))	其他类型	香港	其他地区	Flat D2, 10/F, Block D, Chungking Mansion, 40 ...	2.0	5	67
384	384	香港中港酒店(家庭旅馆)(HK-China Hotel)	地铁周边	香港	油尖旺	碧街33-39号永华大厦1楼（油麻地地铁站A1出口直走50米）	1.5	7	429

396 rows × 9 columns

（7）计算一下，评分小于3分的酒店数量和占比。

len(df[df['评分']<3]),len(df[df['评分']<3])/len(df)

(12, 0.030303030303030304)

（8）计算一下，酒店评分大于等于4分的酒店的价格均值。

df[df.评分>=4]['价格'].mean()

743.165191740413

（9）计算出每个地区的酒店占总酒店数量的比例。

df['地区'].value_counts()/len(df)*100

油尖旺     46.717172
其他地区    14.141414
湾仔      10.353535
中西区      8.333333
九龙城      5.303030
东区       4.040404
离岛       2.777778
观塘       1.767677
荃湾       1.767677
葵青       1.262626
南区       1.262626
沙田       1.010101
屯门       0.505051
深水埗区     0.252525
元朗       0.252525
罗湖区      0.252525
Name: 地区, dtype: float64

（10）找出酒店评分人数排名前20的酒店，并计算他们的价格均值。

df1 = df.sort_values(by='评分人数',ascending=False)[:20]
df1['价格'].mean()

1111.8

（11）查看酒店分布的类型数量和地区数量，并统计各个类型和地区包含的酒店数量。

df['类型'].unique()

array(['浪漫情侣', '商务出行', '海滨风光', '休闲度假', '地铁周边', '交通方便', '亲子酒店', '其他类型',
       '民宿', '印象好', '酒店公寓', '青年旅舍', '客栈', '火车站周边', '老板热情', '环境不错', '干净卫生',
       '大学周边'], dtype=object)

df['地区'].unique()

array(['东区', '油尖旺', '湾仔', '观塘', '中西区', '南区', '离岛', '九龙城', '荃湾', '屯门',
       '葵青', '其他地区', '沙田', '元朗', '深水埗区', '罗湖区'], dtype=object)

df['类型'].value_counts()

地铁周边     172
浪漫情侣      68
海滨风光      61
休闲度假      30
其他类型      20
商务出行      13
民宿         6
亲子酒店       5
酒店公寓       5
青年旅舍       4
环境不错       3
客栈         3
老板热情       1
大学周边       1
印象好        1
火车站周边      1
干净卫生       1
交通方便       1
Name: 类型, dtype: int64

df['地区'].value_counts()

油尖旺     185
其他地区     56
湾仔       41
中西区      33
九龙城      21
东区       16
离岛       11
观塘        7
荃湾        7
葵青        5
南区        5
沙田        4
屯门        2
深水埗区      1
元朗        1
罗湖区       1
Name: 地区, dtype: int64

（12）用数据透视表，计算每个类型的酒店的评分人数总数量。

pd.pivot_table(df,index=['类型'],values=['评分人数'],aggfunc=np.sum)

	评分人数
类型
交通方便	152
亲子酒店	11492
休闲度假	219657
其他类型	4858
印象好	68
商务出行	9630
地铁周边	91323
大学周边	23
客栈	229
干净卫生	146
民宿	2493
浪漫情侣	238436
海滨风光	394600
火车站周边	578
环境不错	1327
老板热情	48
酒店公寓	1967
青年旅舍	2605

（13）用数据透视表，计算每个类型的酒店价格的均值和标准差

pd.pivot_table(df,index=['类型'],values=['价格'],aggfunc=[np.mean,np.std])

	mean	std
	价格	价格
交通方便	421.000000	NaN
亲子酒店	745.400000	546.616227
休闲度假	1151.300000	831.027704
其他类型	269.300000	199.264727
印象好	297.000000	NaN
商务出行	1045.153846	870.595663
地铁周边	374.139535	377.604830
大学周边	325.000000	NaN
客栈	397.666667	154.017315
干净卫生	185.000000	NaN
民宿	258.500000	127.000394
浪漫情侣	608.573529	303.356119
海滨风光	1543.573770	1746.828349
火车站周边	968.000000	NaN
环境不错	357.666667	161.283394
老板热情	385.000000	NaN
酒店公寓	1182.000000	697.624899
青年旅舍	189.250000	116.851401

（14）用数据透视表，计算每个地区酒店价格和评分的最大值和最小值

通过列表获取多个值

pd.pivot_table(df,index=['地区'],values=['价格','评分'],aggfunc=[np.max,np.min])

	amax		amin
	价格	评分	价格	评分
地区
东区	1908	4.700000	331	4.200000
中西区	12926	4.800000	254	3.800000
九龙城	1742	4.800000	137	3.700000
元朗	425	4.500000	425	4.500000
其他地区	1450	4.800000	67	2.000000
南区	553	4.400000	185	3.800000
屯门	696	4.700000	582	4.500000
沙田	1052	4.700000	569	4.400000
油尖旺	3862	4.900000	67	1.500000
深水埗区	648	4.300000	648	4.300000
湾仔	2856	4.700000	131	3.400000
离岛	1667	4.800000	352	2.900000
罗湖区	506	4.282973	506	4.282973
荃湾	709	4.500000	225	4.300000
葵青	423	4.400000	196	3.400000
观塘	1132	4.600000	448	4.200000

（15）用数据透视表，计算每个地区和类型的酒店的评分的均值和标准差

pd.pivot_table(df,index=['地区','类型'],values=['评分'],aggfunc=[np.mean,np.std])

		mean	std
		评分	评分
地区	类型
东区	其他类型	4.600000	NaN
	商务出行	4.500000	0.000000
	客栈	4.282973	NaN
	浪漫情侣	4.425000	0.150000
	海滨风光	4.512500	0.155265
...	...	...	...
葵青	浪漫情侣	4.200000	0.230940
观塘	休闲度假	4.600000	0.000000
	其他类型	4.200000	NaN
	浪漫情侣	4.550000	0.070711
	海滨风光	4.500000	0.141421

72 rows × 2 columns

4、进阶练习

import pandas as pd

（1）读取数据。读取之前作业保存的“酒店数据1.xlsx”

df = pd.read_excel('酒店数据1.xlsx')

（2）将“类型”和“名字”设置为层次化索引，并交换索引的位置。然后将层次化索引取消。

层次化索引，是指在一个轴上拥有多个索引。

Series的层次化索引（index），DataFrame的层次化索引（index，columns）。

本题中是将列名变为层次索引，采用set_index()，取消用reset_index()方法。也可以直接生成。

df = df.set_index(['类型','名字'])
df

		Unnamed: 0	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
类型	名字
浪漫情侣	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	0	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.500000	12708	693
商务出行	香港碧荟酒店(The BEACON)	1	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.700000	328	747
浪漫情侣	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	2	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.400000	5014	693
	如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	3	香港	观塘	观塘创业街38号	4.600000	3427	581
	香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	4	香港	湾仔	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.500000	1938	869
...	...	...	...	...	...	...	...	...
地铁周边	香港金泉酒店	391	香港	其他地区	香港旺角弥敦道607号新兴大厦1407室	4.282973	16	245
地铁周边	香港天天宾馆(TIN TIN GUEST HOUSE)	392	香港	油尖旺	旺角弥敦道607号新兴大厦1517A	3.200000	16	227
海滨风光	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	393	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45462	709
海滨风光	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	394	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45463	709
地铁周边	香港花盈酒店(家庭旅馆)(Bloomy Hotel)	395	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道87号华源大厦9字楼C2室	4.000000	273	256

396 rows × 7 columns

df.swaplevel('类型','名字')

		Unnamed: 0	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
名字	类型
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	浪漫情侣	0	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.500000	12708	693
香港碧荟酒店(The BEACON)	商务出行	1	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.700000	328	747
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	浪漫情侣	2	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.400000	5014	693
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	浪漫情侣	3	香港	观塘	观塘创业街38号	4.600000	3427	581
香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	浪漫情侣	4	香港	湾仔	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.500000	1938	869
...	...	...	...	...	...	...	...	...
香港金泉酒店	地铁周边	391	香港	其他地区	香港旺角弥敦道607号新兴大厦1407室	4.282973	16	245
香港天天宾馆(TIN TIN GUEST HOUSE)	地铁周边	392	香港	油尖旺	旺角弥敦道607号新兴大厦1517A	3.200000	16	227
香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	海滨风光	393	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45462	709
香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	海滨风光	394	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45463	709
香港花盈酒店(家庭旅馆)(Bloomy Hotel)	地铁周边	395	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道87号华源大厦9字楼C2室	4.000000	273	256

396 rows × 7 columns

df = df.reset_index()
df

	类型	名字	Unnamed: 0	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格
0	浪漫情侣	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	0	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.500000	12708	693
1	商务出行	香港碧荟酒店(The BEACON)	1	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.700000	328	747
2	浪漫情侣	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	2	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.400000	5014	693
3	浪漫情侣	如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	3	香港	观塘	观塘创业街38号	4.600000	3427	581
4	浪漫情侣	香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	4	香港	湾仔	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.500000	1938	869
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
391	地铁周边	香港金泉酒店	391	香港	其他地区	香港旺角弥敦道607号新兴大厦1407室	4.282973	16	245
392	地铁周边	香港天天宾馆(TIN TIN GUEST HOUSE)	392	香港	油尖旺	旺角弥敦道607号新兴大厦1517A	3.200000	16	227
393	海滨风光	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	393	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45462	709
394	海滨风光	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	394	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45463	709
395	地铁周边	香港花盈酒店(家庭旅馆)(Bloomy Hotel)	395	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道87号华源大厦9字楼C2室	4.000000	273	256

396 rows × 9 columns

（3）将数据集转置，获取转制后的index和columns。

df.T.index

Index(['类型', '名字', 'Unnamed: 0', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格'], dtype='object')

df.T.columns

RangeIndex(start=0, stop=396, step=1)

（4）用Groupby方法来计算每个地区的评分人数的总和以及均值。

df['评分人数'].groupby(df['地区']).sum()

地区东区       56643中西区      59682九龙城      49855元朗        1200其他地区     16831南区       12867屯门        7324沙田       39622油尖旺     422574深水埗区        16湾仔      107344离岛       60359罗湖区         24荃湾      114610葵青       11544观塘       19137Name: 评分人数, dtype: int64

df['评分人数'].groupby(df['地区']).mean()

地区东区       3540.187500中西区      1808.545455九龙城      2374.047619元朗       1200.000000其他地区      300.553571南区       2573.400000屯门       3662.000000沙田       9905.500000油尖旺      2284.183784深水埗区       16.000000湾仔       2618.146341离岛       5487.181818罗湖区        24.000000荃湾      16372.857143葵青       2308.800000观塘       2733.857143Name: 评分人数, dtype: float64

（5）用Grouby方法计算每个类型的平均价格，最高价和最低价。

df['价格'].groupby(df['类型']).mean()[:5]

类型交通方便     421.0亲子酒店     745.4休闲度假    1151.3其他类型     269.3印象好      297.0Name: 价格, dtype: float64

df['价格'].groupby(df['类型']).max()[:5]

类型交通方便     421亲子酒店    1686休闲度假    4443其他类型     881印象好      297Name: 价格, dtype: int64

df['价格'].groupby(df['类型']).min()[:5]

类型交通方便    421亲子酒店    269休闲度假    358其他类型     67印象好     297Name: 价格, dtype: int64

（6）数据离散化，按照价格将酒店分为3个等级,0-500为C，500-1000为B,大于1000为A，列名设置为“价格等级”。

数据离散化处理也可以称为分组、区间化，采用pd.cut(x,bins,right=True,labels=None,...)函数，其中参数x是待区间化的数据，bins就是题目中的[0,500,1000,...]，labels就是题目中的[A,B,C,]。注意对应顺序，pd.cut()函数中还有其他参数，具体含义可以查看API。

df['价格等级'] = pd.cut(df['价格'],[0,500,1000,15000],labels=['C','B','A'])df

	类型	名字	Unnamed: 0	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格	价格等级
0	浪漫情侣	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	0	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.500000	12708	693	B
1	商务出行	香港碧荟酒店(The BEACON)	1	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.700000	328	747	B
2	浪漫情侣	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	2	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.400000	5014	693	B
3	浪漫情侣	如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	3	香港	观塘	观塘创业街38号	4.600000	3427	581	B
4	浪漫情侣	香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	4	香港	湾仔	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.500000	1938	869	B
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
391	地铁周边	香港金泉酒店	391	香港	其他地区	香港旺角弥敦道607号新兴大厦1407室	4.282973	16	245	C
392	地铁周边	香港天天宾馆(TIN TIN GUEST HOUSE)	392	香港	油尖旺	旺角弥敦道607号新兴大厦1517A	3.200000	16	227	C
393	海滨风光	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	393	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45462	709	B
394	海滨风光	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	394	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45463	709	B
395	地铁周边	香港花盈酒店(家庭旅馆)(Bloomy Hotel)	395	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道87号华源大厦9字楼C2室	4.000000	273	256	C

396 rows × 10 columns

（7）获取评分均值最高和最低的地区的数据，分别使用append和concat方法将获取的两个数据集合并。

s = df['评分'].groupby(df['地区']).mean().sort_values()
s

地区
葵青      4.040000
其他地区    4.184117
油尖旺     4.194663
南区      4.220000
罗湖区     4.282973
深水埗区    4.300000
离岛      4.371179
湾仔      4.375610
九龙城     4.428571
荃湾      4.442857
东区      4.480186
元朗      4.500000
观塘      4.500000
中西区     4.548485
沙田      4.575000
屯门      4.600000
Name: 评分, dtype: float64

#最高和最低的地区的数据df1 = df[df['地区']=='屯门']df2 = df[df['地区']=='葵青']

# df11 和df22 对应两种方式df11 = df1.append(df2)df22 = pd.concat([df1,df2])df22

	类型	名字	Unnamed: 0	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格	价格等级
24	海滨风光	香港黄金海岸酒店(Hong Kong Gold Coast Hotel)	24	香港	屯门	屯门黄金海岸青山公路1号	4.7	6326	696	B
168	浪漫情侣	香港屯门贝尔特酒店(pentahotel Hong Kong Tuen Mun)	168	香港	屯门	新界屯门震寰路六号	4.5	998	582	B
42	浪漫情侣	香港荃湾旭逸酒店(Hotel Ease Tsuen Wan)	42	香港	葵青	葵涌圳边街15-19号	4.4	598	394	C
199	其他类型	香港永倫800酒店(WINLAND800HOTEL)	199	香港	葵青	新界青衣路一号	3.4	3098	196	C
200	浪漫情侣	香港青逸酒店(Rambler Oasis Hotel)	200	香港	葵青	青衣路1号	4.0	3091	349	C
213	浪漫情侣	香港华逸酒店(Rambler Garden Hotel)	213	香港	葵青	青衣青衣路1号	4.0	3031	349	C
215	浪漫情侣	香港文化旅馆-翠雅山房(Hong Kong Heritage Lodge)	215	香港	葵青	香港九龙青山道800号	4.4	1726	423	C

（8）数据离散化，按照评分人数将酒店平均分为3个等级，三个等级的酒店数量尽量保持一致。评分人数最多的为A，最少的为C。列名设置为“热门等级”。

实现三个等级的酒店数量尽量保持一致，需要采用numpy.percentile(a, q, axis)函数，其中a 输入数组，q 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间，axis 沿着它计算百分位数的轴，二维取值0，1。

import numpy as np

bins = np.percentile(df['评分人数'],[0,33,67,100])df['热门等级'] = pd.cut(df['评分人数'],bins,labels=['C','B','A'])

0      A1      B2      A3      A4      B      ..391    C392    C393    A394    A395    BName: 热门等级, Length: 396, dtype: categoryCategories (3, object): [C < B < A]

（9）选出评分人数为A，价格也为A的酒店数据，计算其平均评分。

df4 = df[(df['热门等级']=='A')&(df['价格等级']=='A')]df4['评分'].mean()

4.6590909090909065

（10）取价格最高的5个酒店的数据，使用stack和unstack方法实现dataframe和Series之间的转换。

df5 = df3.sort_values(by='价格',ascending=False)[:5]

df5.stack()

116  index                                              116     类型                                                海滨风光     名字                香港四季酒店(Four Seasons Hotel Hong Kong)     城市                                                  香港     地区                                                 中西区     地点                                            中环 金融街8号     评分                                                 4.8     评分人数                                              3461     价格                                               12926     价格等级                                                 A     热门等级                                                 A115  index                                              115     类型                                                休闲度假     名字       香港置地文华东方酒店(The Landmark Mandarin Oriental HK)     城市                                                  香港     地区                                                 中西区     地点                                     中环 皇后大道中15号置地广场     评分                                                 4.8     评分人数                                              1285     价格                                                4443     价格等级                                                 A     热门等级                                                 B88   index                                               88     类型                                                海滨风光     名字                                 奕居(The Upper House)     城市                                                  香港     地区                                                 中西区     地点                                          金钟道88号太古广场     评分                                                 4.8     评分人数                                              1369     价格                                                4356     价格等级                                                 A     热门等级                                                 B82   index                                               82     类型                                                海滨风光     名字                     香港半岛酒店(The Peninsula Hong Kong)     城市                                                  香港     地区                                                 油尖旺     地点                                            尖沙咀梳士巴利道     评分                                                 4.8     评分人数                                              3693     价格                                                3862     价格等级                                                 A     热门等级                                                 A18   index                                               18     类型                                                海滨风光     名字               香港文华东方酒店(Mandarin Oriental Hong Kong)     城市                                                  香港     地区                                                 中西区     地点                                            中环干诺道中5号     评分                                                 4.8     评分人数                                              2452     价格                                                3609     价格等级                                                 A     热门等级                                                 Adtype: object

df5.stack().unstack()

	index	类型	名字	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格	价格等级	热门等级
116	116	海滨风光	香港四季酒店(Four Seasons Hotel Hong Kong)	香港	中西区	中环金融街8号	4.8	3461	12926	A	A
115	115	休闲度假	香港置地文华东方酒店(The Landmark Mandarin Oriental HK)	香港	中西区	中环皇后大道中15号置地广场	4.8	1285	4443	A	B
88	88	海滨风光	奕居(The Upper House)	香港	中西区	金钟道88号太古广场	4.8	1369	4356	A	B
82	82	海滨风光	香港半岛酒店(The Peninsula Hong Kong)	香港	油尖旺	尖沙咀梳士巴利道	4.8	3693	3862	A	A
18	18	海滨风光	香港文华东方酒店(Mandarin Oriental Hong Kong)	香港	中西区	中环干诺道中5号	4.8	2452	3609	A	A

（11）纵向拆分数据集，分为df1和df2，df1包含名字，类型，城市，地区，df2包含名字，地点，评分，评分人数，价格，价格等级，热门等级。

df11 = df3[['名字','类型','城市','地区']]df22 = df3[['名字','地点','评分','评分人数','价格','价格等级','热门等级']]df22

	名字	地点	评分	评分人数	价格	价格等级	热门等级
0	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	铜锣湾永兴街8号	4.500000	12708	693	B	A
1	香港碧荟酒店(The BEACON)	九龙旺角洗衣街88号	4.700000	328	747	B	B
2	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	皇后大道东387-397号	4.400000	5014	693	B	A
3	如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	观塘创业街38号	4.600000	3427	581	B	A
4	香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.500000	1938	869	B	B
5	海景嘉福洲际酒店(InterContinental Grand Stanford Hong ...	尖沙咀東部麽地道70号	4.700000	4366	1296	A	A
6	香港怡东酒店(Excelsior Hotel)	铜锣湾告士打道281号	4.600000	6961	1184	A	A
7	香港富豪九龙酒店(Regal Kowloon Hotel)	尖沙嘴麽地道71号	4.500000	11265	692	B	A
8	港岛香格里拉大酒店(Island Shangri-La)	金钟中区法院道太古广场	4.800000	4182	2836	A	A
9	香港广易商务宾馆(家庭旅馆)(WIDE EVER HOSTEL)	九龙旺角弥敦道607号新兴大厦14楼16单位	4.100000	1029	218	C	B
10	香港铜锣湾皇冠假日酒店(Crowne Plaza Hong Kong Causeway Bay)	铜锣湾礼顿道八号	4.700000	4446	1633	A	A
11	香港都会海逸酒店(Harbour Plaza Metropolis)	红磡都会道7号	4.500000	14872	562	B	A
12	如心南湾海景酒店(L‘hotel Island South)	香港仔黄竹坑道55号	4.400000	9573	447	C	A
13	香港朗廷酒店(The Langham Hong Kong)	尖沙嘴北京道8号	4.700000	11039	1899	A	A
14	迪士尼探索家度假酒店(Disney Explorers Lodge)	迪士尼乐园度假区	4.800000	4794	1662	A	A
15	香港港丽酒店(Conrad Hong Kong)	金钟金钟道88号太古广场	4.700000	2392	2490	A	A
16	香港美丽华酒店(The Mira Hong Kong)	尖沙咀弥敦道118-130号美丽华广场	4.600000	5882	1583	A	A
17	香港悦来酒店(Panda Hotel)	荃湾荃华街3号	4.500000	13694	358	C	A
18	香港文华东方酒店(Mandarin Oriental Hong Kong)	中环干诺道中5号	4.800000	2452	3609	A	A
19	香港恒丰酒店(Prudential Hotel)	尖沙嘴弥敦道222号	4.500000	8194	692	B	A
20	香港北角海逸酒店(Harbour Plaza North Point)	北角英皇道665号(665 Kings Road, North Point, Hong K...	4.400000	3980	507	B	A
21	香港帝景酒店(Royal View Hotel)	汀九青山公路353号	4.500000	3289	418	C	A
22	香港南洋酒店(South Pacific Hotel)	摩理臣山道23号	4.500000	7981	445	C	A
23	香港城景国际(The Cityview)	窝打老道23号	4.500000	8648	594	B	A
24	香港黄金海岸酒店(Hong Kong Gold Coast Hotel)	屯门黄金海岸青山公路1号	4.700000	6326	696	B	A
25	香港峰景轩(Summit View Kowloon)	旺角文福道5号	4.600000	152	421	C	C
26	香港粤海酒店(GDH Hotel)	尖沙咀宝勒巷18号	4.400000	9066	748	B	A
27	香港荃湾丝丽酒店(Silka Tsuen Wan Hong Kong)	葵涌和宜合道119号	4.400000	1110	370	C	B
28	香港悦品海景酒店(原观塘丽东酒店)(Hotel COZI Harbour view)	九龙官塘伟业街163號	4.400000	1581	484	C	B
29	香港帝京酒店(Royal Plaza Hotel)	旺角太子道西193号	4.700000	9309	1525	A	A
...	...	...	...	...	...	...	...
366	香港新豪华宾馆(家庭旅馆)(New Ho Wah Villa)	庙街253-255号世华商业大厦4字楼	3.200000	147	199	C	C
367	香港恒好宾馆(Hang Ho Hostel)	九龙弥敦道242号立信大厦6字楼B室	4.500000	142	445	C	C
368	香港乐桃宾馆(Motel Happy Peach)	九龙尖沙咀加连威老道14号加连威大厦6楼B室	3.600000	124	263	C	C
369	香港爱港宾馆(ICON INN)	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座11楼E3室（于A座15楼A9室登记入住）	4.282973	3	202	C	C
370	尊贵闲庭酒店(Premium Lounge)	Flat A6 & A7, 16/F, Block A, Chungking Mansion...	4.282973	1	166	C	C
371	香港兰花轩宾馆(家庭旅馆)(ORCHID INN)	九龙油麻地弥敦道383-385号平安大楼八楼（电梯按7字）10室	4.282973	9	245	C	C
372	恒晖宾馆 (家庭旅馆)(Hang Fai Hotel)	九龙油麻地文明里15-17号丽星大厦13字楼E室	3.600000	57	199	C	C
373	香港东方明珠宾馆(Oriental Pearl Hostel)	尖沙咀弥敦道38号重庆大厦A座三楼总台	2.700000	27	99	C	C
374	香港摩登宾馆(MODERN HOTEL)	旺角登打士街33号登德大厦2/F A室	2.900000	58	479	C	C
375	香港屋企旅舍(Ukkei Inn)	油麻地弥敦道495-497A号丽星大厦10B	4.282973	4	438	C	C
376	香港壹家旅馆(A INN Hostel)	九龙旺角亚皆老街83号先施大厦13楼1304室（前台位于14楼）	4.282973	1	333	C	C
377	香港水晶旅社(Crystal Hostel)	香港尖沙咀弥敦道36-44号重庆大厦E座11楼E4室 (於E座3楼登记入住	4.282973	3	146	C	C
378	香港传奇宾馆(Legend Guest House)	香港九龙尖沙咀弥敦道81号喜利大厦12字楼A&B室	4.282973	2	245	C	C
379	香港加拿大人旅馆(Canadian Hostel)	香港尖沙咀弥敦道36-44重庆大厦E座7层 (於E座3楼登记入住)	4.282973	5	122	C	C
380	香港金沙宾馆(家庭旅馆)(Sands Hostel)	香港九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦C座14楼C2室	3.800000	28	988	B	C
381	香港御珑馆(家庭旅馆)(Hotel Conext)	九龙弥敦道240号立信大厦3楼B室	4.200000	359	317	C	B
382	我的酒店(家庭旅馆)(I-Hotel)	九龙尖沙咀弥敦道81号喜利大厦6楼A室	4.200000	29	529	B	C
383	香港加勒比海宾馆(家庭旅馆)(Caribbean Sea Guest House)	弥敦道36号-44号重庆大厦C座5楼C1室	4.282973	5	1520	A	C
384	香港中港酒店(家庭旅馆)(HK-China Hotel)	碧街33-39号永华大厦1楼（油麻地地铁站A1出口直走50米）	1.500000	7	429	C	C
385	香港捷舒旅(Just Hotel)	尖沙咀金巴利道27-33号永利大厦F座4楼	3.800000	183	888	B	C
386	香港圣地牙哥宾馆(家庭旅馆)(San Diego Guesthouse)	亚皆老街83号先施大厦3字楼309室	4.282973	84	348	C	C
387	香港珠峰旅馆(Everest Inn Guest House)	香港弥敦道40号重庆大厦D座16字楼3室(尖沙咀地铁站旁)	4.282973	7	175	C	C
388	深圳月亮月亮公寓	深圳罗湖区渔民村	4.282973	24	506	B	C
389	香港航天星际酒店(Hotel Skystar)	尖沙咀弥敦道36-40号重庆大厦E座14楼E3室	4.282973	3	172	C	C
390	香港HotelVenus(Hotel Venus)	尖沙咀弥敦道36-40号重庆大厦C座12楼C6室	4.282973	2	172	C	C
391	香港金泉酒店	香港旺角弥敦道607号新兴大厦1407室	4.282973	16	245	C	C
392	香港天天宾馆(TIN TIN GUEST HOUSE)	旺角弥敦道607号新兴大厦1517A	3.200000	16	227	C	C
393	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	荃湾杨屋道8号	4.500000	45462	709	B	A
394	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	荃湾杨屋道8号	4.500000	45463	709	B	A
395	香港花盈酒店(家庭旅馆)(Bloomy Hotel)	尖沙咀弥敦道87号华源大厦9字楼C2室	4.000000	273	256	C	B

396 rows × 7 columns

（12）将df2按照价格进行排序，重新设置df2的索引。索引值等于价格排名。

df22 = df22.sort_values(by='价格',ascending=False)df22

	名字	地点	评分	评分人数	价格	价格等级	热门等级
116	香港四季酒店(Four Seasons Hotel Hong Kong)	中环金融街8号	4.800000	3461	12926	A	A
115	香港置地文华东方酒店(The Landmark Mandarin Oriental HK)	中环皇后大道中15号置地广场	4.800000	1285	4443	A	B
88	奕居(The Upper House)	金钟道88号太古广场	4.800000	1369	4356	A	B
82	香港半岛酒店(The Peninsula Hong Kong)	尖沙咀梳士巴利道	4.800000	3693	3862	A	A
18	香港文华东方酒店(Mandarin Oriental Hong Kong)	中环干诺道中5号	4.800000	2452	3609	A	A
84	香港丽思卡尔顿酒店(The Ritz-Carlton Hong Kong)	九龙柯士甸道西1号环球贸易广场	4.800000	3553	3450	A	A
70	香港哲维斯酒店(The Jervois)	苏杭街89号	4.600000	27	3159	A	C
110	香港太子酒店-马哥孛罗(Prince Hotel Marco Polo)	九龙尖沙嘴广东道23号海港城	4.700000	9948	3068	A	A
114	香港君悦酒店(Grand Hyatt)	港湾道1号	4.700000	1579	2856	A	B
8	港岛香格里拉大酒店(Island Shangri-La)	金钟中区法院道太古广场	4.800000	4182	2836	A	A
106	香港JW万豪酒店(JW Marriott Hotel Hong Kong)	金钟金钟道88号太古广场	4.700000	2883	2759	A	A
89	香港美利酒店(The Murray Hong Kong a Niccolo Hotel)	红棉路22号	4.700000	575	2710	A	B
78	香港普特曼酒店(The Putman)	皇后大道中202号	4.600000	28	2640	A	C
15	香港港丽酒店(Conrad Hong Kong)	金钟金钟道88号太古广场	4.700000	2392	2490	A	A
178	香港中环石板街酒店(The Pottinger Hong Kong)	中环皇后大道中74号（与士丹利街21号交叉口）	4.500000	473	2352	A	B
86	香港W酒店(W Hong Kong)	九龙柯士甸道西一号港铁九龙站	4.700000	3924	2342	A	A
227	香港馨乐庭尚圜服务公寓(Citadines Mercer Hong Kong)	上环苏杭街29号	4.600000	166	2309	A	C
65	晋逸精品酒店中环(Butterfly on Wellington Boutique Hotel)	中环威灵顿街122号	4.600000	1034	2207	A	B
94	香港港威酒店-马哥孛罗(Gateway Hotel Marco Polo)	尖沙嘴广东道13号海港城	4.700000	10218	1988	A	A
87	九龙香格里拉大酒店(Kowloon Shangri-La)	尖沙嘴麽地道64号	4.700000	8459	1936	A	A
99	香港洲际酒店(InterContinental Hong Kong)	尖沙咀梳士巴利道18号	4.700000	4087	1932	A	A
49	香港TUVE酒店(Hotel TUVE)	香港天后清风街16号	4.500000	1236	1908	A	B
13	香港朗廷酒店(The Langham Hong Kong)	尖沙嘴北京道8号	4.700000	11039	1899	A	A
80	马哥孛罗香港酒店(Marco Polo Hongkong Hotel)	九龙尖沙咀广东道3号海港城	4.600000	14428	1760	A	A
109	香港嘉里酒店(Kerry Hotel Hong Kong)	红磡湾红鸾道38号	4.700000	3034	1742	A	A
224	香港荷里活木的地精品酒店(Hotel Madera Hollywood)	荷里活道53-55號	4.500000	197	1742	A	C
83	香港柏宁铂尔曼酒店(The Park Lane Hong Kong a Pullman Ho...	铜锣湾告士打道310号	4.600000	7171	1731	A	A
98	香港万丽海景酒店(Renaissance Harbour View Hotel Hong K...	港湾道1号	4.700000	3956	1723	A	A
57	香港麦当劳道贰号酒店(Two MacDonnell Road)	中环麦当劳道2号	4.600000	253	1686	A	B
104	香港富豪机场酒店(Regal Airport Hotel Meeting & Confere...	赤腊角香港机场畅达路9号(9 Cheong Tat Road,HK Internation...	4.500000	15617	1667	A	A
...	...	...	...	...	...	...	...
301	香港文苑宾馆(Man Yuen Hotel)	旺角弥敦道737号金轮大厦二楼H室	4.700000	5	169	C	C
299	香港森之旅馆(Sens Inn)	油尖旺区尖沙咀弥顿道64号美丽都大厦8字楼A3(尖沙咀地铁站D2出口)	4.282973	13	166	C	C
370	尊贵闲庭酒店(Premium Lounge)	Flat A6 & A7, 16/F, Block A, Chungking Mansion...	4.282973	1	166	C	C
316	香港尊贵旅馆(Hong Kong Premium Guest House)	尖沙咀弥敦道56-58号美丽都大厦16字楼B2,A5室（前台入住办理设在16字楼A2室）	4.800000	19	166	C	C
362	香港惠福宾馆	香港尖沙咀弥敦道54-64B美丽都大厦3字楼A8	4.282973	2	166	C	C
354	全球旅舍(Global Inn)	弥敦道36-44号重庆大厦C座6楼C2室 (登记前台於E座8楼E1室)	4.282973	2	165	C	C
291	香港晴天旅舍(I Guest Hostel)	香港湾仔湾仔道221号一楼	3.700000	43	157	C	C
272	渔樵青年旅舍(香港油麻地店)(Travelholic Hostel)	油麻地弥敦道454号安昌大厦8楼454室	4.700000	232	150	C	C
305	香港马尼拉宾馆(Manila Hotel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D7室	3.200000	49	150	C	C
377	香港水晶旅社(Crystal Hostel)	香港尖沙咀弥敦道36-44号重庆大厦E座11楼E4室 (於E座3楼登记入住	4.282973	3	146	C	C
338	香港休闲小窝(Urban Pack)	尖沙咀海防道53至56号海防大廈14楼1410室	4.700000	66	137	C	C
292	香港甜心酒店(铜锣湾凤鸣大厦)(Sweet Heart Hostel)	铜锣湾利园山道54-70号凤鸣大厦1F/D室	3.900000	6	131	C	C
330	香港Primo旅馆(Primo Guesthouse)	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座3字楼E3室	4.282973	1	131	C	C
379	香港加拿大人旅馆(Canadian Hostel)	香港尖沙咀弥敦道36-44重庆大厦E座7层 (於E座3楼登记入住)	4.282973	5	122	C	C
336	香港宿雾宾馆(Cebu Hotel)	弥敦道36-44号重庆大厦A座17字楼A6 & A7室	4.282973	1	113	C	C
247	香港龙群宾馆(Dragon Hostel)	九龙旺角亚皆老街83号先施大厦7楼707室	4.200000	472	108	C	B
356	香港悉尼旅馆(Sydney Hostel)	香港九龙尖沙咀弥敦道36-44号重庆大厦E座7楼E5室（于A座17楼A6室登记入住）	4.282973	7	105	C	C
220	香港怡家酒店(Yi Jia Hotel)	香港弥敦道731-733号振宜大厦10字楼AC(九龙商务)	3.500000	808	102	C	B
51	香港金岛宾馆(Golden Island Hotel)	九龙弥敦道385号平安大厦7字楼1室	4.300000	1855	99	C	B
373	香港东方明珠宾馆(Oriental Pearl Hostel)	尖沙咀弥敦道38号重庆大厦A座三楼总台	2.700000	27	99	C	C
229	香港苹果旅馆(尖沙咀店)(家庭旅馆)(Apple Inn@ TsimShaTsui)	香港九龙尖沙海防道55号海防大厦11楼03单元	3.900000	1845	97	C	B
310	墨尔本宾馆(Melbourne Hostel)	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座10字楼E1室	4.282973	2	93	C	C
268	香港万达青年旅舍(Master Inn)	香港油尖旺区九龙旺角亚皆老街83号先施大厦15字楼1507室	4.500000	135	75	C	C
289	香港时尚酒店(尖沙咀店)(Smart Hotel)	尖沙咀金巴利道27-33号永利大厦6楼D	4.300000	78	71	C	C
337	香港德国旅舍Germany Hostel(Germany Hostel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	3.300000	46	71	C	C
322	80后潘多拉旅馆(香港佐敦店)(原华丰宾馆)(Pandora After 80s Jordan)	九龙佐敦佐敦道15号华丰大厦1字楼H室	3.100000	36	70	C	C
192	香港加尔文青年旅舍(HK HOSTEL)	佐敦道13-15号华丰大厦7楼A室	4.200000	1480	70	C	B
364	香港日夜宾馆(Day and Night Hostel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	3.300000	63	68	C	C
281	巴黎旅馆(Paris Guest House (D2, 10/F))	Flat D2, 10/F, Block D, Chungking Mansion, 40 ...	2.000000	5	67	C	C
279	香港经济型酒店 (家庭旅馆)(Hong Kong Budget Hostel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	2.000000	29	67	C	C

396 rows × 7 columns

df22.index = (range(1,len(df22)+1))df22

	名字	地点	评分	评分人数	价格	价格等级	热门等级
1	香港四季酒店(Four Seasons Hotel Hong Kong)	中环金融街8号	4.800000	3461	12926	A	A
2	香港置地文华东方酒店(The Landmark Mandarin Oriental HK)	中环皇后大道中15号置地广场	4.800000	1285	4443	A	B
3	奕居(The Upper House)	金钟道88号太古广场	4.800000	1369	4356	A	B
4	香港半岛酒店(The Peninsula Hong Kong)	尖沙咀梳士巴利道	4.800000	3693	3862	A	A
5	香港文华东方酒店(Mandarin Oriental Hong Kong)	中环干诺道中5号	4.800000	2452	3609	A	A
6	香港丽思卡尔顿酒店(The Ritz-Carlton Hong Kong)	九龙柯士甸道西1号环球贸易广场	4.800000	3553	3450	A	A
7	香港哲维斯酒店(The Jervois)	苏杭街89号	4.600000	27	3159	A	C
8	香港太子酒店-马哥孛罗(Prince Hotel Marco Polo)	九龙尖沙嘴广东道23号海港城	4.700000	9948	3068	A	A
9	香港君悦酒店(Grand Hyatt)	港湾道1号	4.700000	1579	2856	A	B
10	港岛香格里拉大酒店(Island Shangri-La)	金钟中区法院道太古广场	4.800000	4182	2836	A	A
11	香港JW万豪酒店(JW Marriott Hotel Hong Kong)	金钟金钟道88号太古广场	4.700000	2883	2759	A	A
12	香港美利酒店(The Murray Hong Kong a Niccolo Hotel)	红棉路22号	4.700000	575	2710	A	B
13	香港普特曼酒店(The Putman)	皇后大道中202号	4.600000	28	2640	A	C
14	香港港丽酒店(Conrad Hong Kong)	金钟金钟道88号太古广场	4.700000	2392	2490	A	A
15	香港中环石板街酒店(The Pottinger Hong Kong)	中环皇后大道中74号（与士丹利街21号交叉口）	4.500000	473	2352	A	B
16	香港W酒店(W Hong Kong)	九龙柯士甸道西一号港铁九龙站	4.700000	3924	2342	A	A
17	香港馨乐庭尚圜服务公寓(Citadines Mercer Hong Kong)	上环苏杭街29号	4.600000	166	2309	A	C
18	晋逸精品酒店中环(Butterfly on Wellington Boutique Hotel)	中环威灵顿街122号	4.600000	1034	2207	A	B
19	香港港威酒店-马哥孛罗(Gateway Hotel Marco Polo)	尖沙嘴广东道13号海港城	4.700000	10218	1988	A	A
20	九龙香格里拉大酒店(Kowloon Shangri-La)	尖沙嘴麽地道64号	4.700000	8459	1936	A	A
21	香港洲际酒店(InterContinental Hong Kong)	尖沙咀梳士巴利道18号	4.700000	4087	1932	A	A
22	香港TUVE酒店(Hotel TUVE)	香港天后清风街16号	4.500000	1236	1908	A	B
23	香港朗廷酒店(The Langham Hong Kong)	尖沙嘴北京道8号	4.700000	11039	1899	A	A
24	马哥孛罗香港酒店(Marco Polo Hongkong Hotel)	九龙尖沙咀广东道3号海港城	4.600000	14428	1760	A	A
25	香港嘉里酒店(Kerry Hotel Hong Kong)	红磡湾红鸾道38号	4.700000	3034	1742	A	A
26	香港荷里活木的地精品酒店(Hotel Madera Hollywood)	荷里活道53-55號	4.500000	197	1742	A	C
27	香港柏宁铂尔曼酒店(The Park Lane Hong Kong a Pullman Ho...	铜锣湾告士打道310号	4.600000	7171	1731	A	A
28	香港万丽海景酒店(Renaissance Harbour View Hotel Hong K...	港湾道1号	4.700000	3956	1723	A	A
29	香港麦当劳道贰号酒店(Two MacDonnell Road)	中环麦当劳道2号	4.600000	253	1686	A	B
30	香港富豪机场酒店(Regal Airport Hotel Meeting & Confere...	赤腊角香港机场畅达路9号(9 Cheong Tat Road,HK Internation...	4.500000	15617	1667	A	A
...	...	...	...	...	...	...	...
367	香港文苑宾馆(Man Yuen Hotel)	旺角弥敦道737号金轮大厦二楼H室	4.700000	5	169	C	C
368	香港森之旅馆(Sens Inn)	油尖旺区尖沙咀弥顿道64号美丽都大厦8字楼A3(尖沙咀地铁站D2出口)	4.282973	13	166	C	C
369	尊贵闲庭酒店(Premium Lounge)	Flat A6 & A7, 16/F, Block A, Chungking Mansion...	4.282973	1	166	C	C
370	香港尊贵旅馆(Hong Kong Premium Guest House)	尖沙咀弥敦道56-58号美丽都大厦16字楼B2,A5室（前台入住办理设在16字楼A2室）	4.800000	19	166	C	C
371	香港惠福宾馆	香港尖沙咀弥敦道54-64B美丽都大厦3字楼A8	4.282973	2	166	C	C
372	全球旅舍(Global Inn)	弥敦道36-44号重庆大厦C座6楼C2室 (登记前台於E座8楼E1室)	4.282973	2	165	C	C
373	香港晴天旅舍(I Guest Hostel)	香港湾仔湾仔道221号一楼	3.700000	43	157	C	C
374	渔樵青年旅舍(香港油麻地店)(Travelholic Hostel)	油麻地弥敦道454号安昌大厦8楼454室	4.700000	232	150	C	C
375	香港马尼拉宾馆(Manila Hotel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D7室	3.200000	49	150	C	C
376	香港水晶旅社(Crystal Hostel)	香港尖沙咀弥敦道36-44号重庆大厦E座11楼E4室 (於E座3楼登记入住	4.282973	3	146	C	C
377	香港休闲小窝(Urban Pack)	尖沙咀海防道53至56号海防大廈14楼1410室	4.700000	66	137	C	C
378	香港甜心酒店(铜锣湾凤鸣大厦)(Sweet Heart Hostel)	铜锣湾利园山道54-70号凤鸣大厦1F/D室	3.900000	6	131	C	C
379	香港Primo旅馆(Primo Guesthouse)	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座3字楼E3室	4.282973	1	131	C	C
380	香港加拿大人旅馆(Canadian Hostel)	香港尖沙咀弥敦道36-44重庆大厦E座7层 (於E座3楼登记入住)	4.282973	5	122	C	C
381	香港宿雾宾馆(Cebu Hotel)	弥敦道36-44号重庆大厦A座17字楼A6 & A7室	4.282973	1	113	C	C
382	香港龙群宾馆(Dragon Hostel)	九龙旺角亚皆老街83号先施大厦7楼707室	4.200000	472	108	C	B
383	香港悉尼旅馆(Sydney Hostel)	香港九龙尖沙咀弥敦道36-44号重庆大厦E座7楼E5室（于A座17楼A6室登记入住）	4.282973	7	105	C	C
384	香港怡家酒店(Yi Jia Hotel)	香港弥敦道731-733号振宜大厦10字楼AC(九龙商务)	3.500000	808	102	C	B
385	香港金岛宾馆(Golden Island Hotel)	九龙弥敦道385号平安大厦7字楼1室	4.300000	1855	99	C	B
386	香港东方明珠宾馆(Oriental Pearl Hostel)	尖沙咀弥敦道38号重庆大厦A座三楼总台	2.700000	27	99	C	C
387	香港苹果旅馆(尖沙咀店)(家庭旅馆)(Apple Inn@ TsimShaTsui)	香港九龙尖沙海防道55号海防大厦11楼03单元	3.900000	1845	97	C	B
388	墨尔本宾馆(Melbourne Hostel)	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座10字楼E1室	4.282973	2	93	C	C
389	香港万达青年旅舍(Master Inn)	香港油尖旺区九龙旺角亚皆老街83号先施大厦15字楼1507室	4.500000	135	75	C	C
390	香港时尚酒店(尖沙咀店)(Smart Hotel)	尖沙咀金巴利道27-33号永利大厦6楼D	4.300000	78	71	C	C
391	香港德国旅舍Germany Hostel(Germany Hostel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	3.300000	46	71	C	C
392	80后潘多拉旅馆(香港佐敦店)(原华丰宾馆)(Pandora After 80s Jordan)	九龙佐敦佐敦道15号华丰大厦1字楼H室	3.100000	36	70	C	C
393	香港加尔文青年旅舍(HK HOSTEL)	佐敦道13-15号华丰大厦7楼A室	4.200000	1480	70	C	B
394	香港日夜宾馆(Day and Night Hostel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	3.300000	63	68	C	C
395	巴黎旅馆(Paris Guest House (D2, 10/F))	Flat D2, 10/F, Block D, Chungking Mansion, 40 ...	2.000000	5	67	C	C
396	香港经济型酒店 (家庭旅馆)(Hong Kong Budget Hostel)	弥敦道36-44号重庆大厦10字楼D,E座D8& E2室	2.000000	29	67	C	C

396 rows × 7 columns

（13）使用merge方法将df1和df2合并。

dfnew= pd.merge(df11,df22,on='名字')dfnew

	名字	类型	城市	地区	地点	评分	评分人数	价格	价格等级	热门等级
0	香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)	浪漫情侣	香港	东区	铜锣湾永兴街8号	4.500000	12708	693	B	A
1	香港碧荟酒店(The BEACON)	商务出行	香港	油尖旺	九龙旺角洗衣街88号	4.700000	328	747	B	B
2	香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)	浪漫情侣	香港	湾仔	皇后大道东387-397号	4.400000	5014	693	B	A
3	如心艾朗酒店(L‘hotel elan)	浪漫情侣	香港	观塘	观塘创业街38号	4.600000	3427	581	B	A
4	香港隆堡柏宁顿酒店(Hotel Pennington by Rhombus)	浪漫情侣	香港	湾仔	铜锣湾边宁顿街13-15号	4.500000	1938	869	B	B
5	海景嘉福洲际酒店(InterContinental Grand Stanford Hong ...	海滨风光	香港	油尖旺	尖沙咀東部麽地道70号	4.700000	4366	1296	A	A
6	香港怡东酒店(Excelsior Hotel)	海滨风光	香港	湾仔	铜锣湾告士打道281号	4.600000	6961	1184	A	A
7	香港富豪九龙酒店(Regal Kowloon Hotel)	休闲度假	香港	油尖旺	尖沙嘴麽地道71号	4.500000	11265	692	B	A
8	港岛香格里拉大酒店(Island Shangri-La)	海滨风光	香港	中西区	金钟中区法院道太古广场	4.800000	4182	2836	A	A
9	香港广易商务宾馆(家庭旅馆)(WIDE EVER HOSTEL)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙旺角弥敦道607号新兴大厦14楼16单位	4.100000	1029	218	C	B
10	香港铜锣湾皇冠假日酒店(Crowne Plaza Hong Kong Causeway Bay)	休闲度假	香港	湾仔	铜锣湾礼顿道八号	4.700000	4446	1633	A	A
11	香港都会海逸酒店(Harbour Plaza Metropolis)	海滨风光	香港	油尖旺	红磡都会道7号	4.500000	14872	562	B	A
12	如心南湾海景酒店(L‘hotel Island South)	休闲度假	香港	南区	香港仔黄竹坑道55号	4.400000	9573	447	C	A
13	香港朗廷酒店(The Langham Hong Kong)	休闲度假	香港	油尖旺	尖沙嘴北京道8号	4.700000	11039	1899	A	A
14	迪士尼探索家度假酒店(Disney Explorers Lodge)	海滨风光	香港	离岛	迪士尼乐园度假区	4.800000	4794	1662	A	A
15	香港港丽酒店(Conrad Hong Kong)	海滨风光	香港	中西区	金钟金钟道88号太古广场	4.700000	2392	2490	A	A
16	香港美丽华酒店(The Mira Hong Kong)	休闲度假	香港	九龙城	尖沙咀弥敦道118-130号美丽华广场	4.600000	5882	1583	A	A
17	香港悦来酒店(Panda Hotel)	休闲度假	香港	荃湾	荃湾荃华街3号	4.500000	13694	358	C	A
18	香港文华东方酒店(Mandarin Oriental Hong Kong)	海滨风光	香港	中西区	中环干诺道中5号	4.800000	2452	3609	A	A
19	香港恒丰酒店(Prudential Hotel)	浪漫情侣	香港	油尖旺	尖沙嘴弥敦道222号	4.500000	8194	692	B	A
20	香港北角海逸酒店(Harbour Plaza North Point)	海滨风光	香港	东区	北角英皇道665号(665 Kings Road, North Point, Hong K...	4.400000	3980	507	B	A
21	香港帝景酒店(Royal View Hotel)	海滨风光	香港	荃湾	汀九青山公路353号	4.500000	3289	418	C	A
22	香港南洋酒店(South Pacific Hotel)	浪漫情侣	香港	湾仔	摩理臣山道23号	4.500000	7981	445	C	A
23	香港城景国际(The Cityview)	浪漫情侣	香港	油尖旺	窝打老道23号	4.500000	8648	594	B	A
24	香港黄金海岸酒店(Hong Kong Gold Coast Hotel)	海滨风光	香港	屯门	屯门黄金海岸青山公路1号	4.700000	6326	696	B	A
25	香港峰景轩(Summit View Kowloon)	交通方便	香港	油尖旺	旺角文福道5号	4.600000	152	421	C	C
26	香港粤海酒店(GDH Hotel)	浪漫情侣	香港	油尖旺	尖沙咀宝勒巷18号	4.400000	9066	748	B	A
27	香港荃湾丝丽酒店(Silka Tsuen Wan Hong Kong)	浪漫情侣	香港	荃湾	葵涌和宜合道119号	4.400000	1110	370	C	B
28	香港悦品海景酒店(原观塘丽东酒店)(Hotel COZI Harbour view)	海滨风光	香港	观塘	九龙官塘伟业街163號	4.400000	1581	484	C	B
29	香港帝京酒店(Royal Plaza Hotel)	休闲度假	香港	油尖旺	旺角太子道西193号	4.700000	9309	1525	A	A
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
368	香港乐桃宾馆(Motel Happy Peach)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙尖沙咀加连威老道14号加连威大厦6楼B室	3.600000	124	263	C	C
369	香港爱港宾馆(ICON INN)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦E座11楼E3室（于A座15楼A9室登记入住）	4.282973	3	202	C	C
370	尊贵闲庭酒店(Premium Lounge)	其他类型	香港	其他地区	Flat A6 & A7, 16/F, Block A, Chungking Mansion...	4.282973	1	166	C	C
371	香港兰花轩宾馆(家庭旅馆)(ORCHID INN)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙油麻地弥敦道383-385号平安大楼八楼（电梯按7字）10室	4.282973	9	245	C	C
372	恒晖宾馆 (家庭旅馆)(Hang Fai Hotel)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙油麻地文明里15-17号丽星大厦13字楼E室	3.600000	57	199	C	C
373	香港东方明珠宾馆(Oriental Pearl Hostel)	地铁周边	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道38号重庆大厦A座三楼总台	2.700000	27	99	C	C
374	香港摩登宾馆(MODERN HOTEL)	地铁周边	香港	其他地区	旺角登打士街33号登德大厦2/F A室	2.900000	58	479	C	C
375	香港屋企旅舍(Ukkei Inn)	地铁周边	香港	油尖旺	油麻地弥敦道495-497A号丽星大厦10B	4.282973	4	438	C	C
376	香港壹家旅馆(A INN Hostel)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙旺角亚皆老街83号先施大厦13楼1304室（前台位于14楼）	4.282973	1	333	C	C
377	香港水晶旅社(Crystal Hostel)	地铁周边	香港	其他地区	香港尖沙咀弥敦道36-44号重庆大厦E座11楼E4室 (於E座3楼登记入住	4.282973	3	146	C	C
378	香港传奇宾馆(Legend Guest House)	地铁周边	香港	其他地区	香港九龙尖沙咀弥敦道81号喜利大厦12字楼A&B室	4.282973	2	245	C	C
379	香港加拿大人旅馆(Canadian Hostel)	地铁周边	香港	其他地区	香港尖沙咀弥敦道36-44重庆大厦E座7层 (於E座3楼登记入住)	4.282973	5	122	C	C
380	香港金沙宾馆(家庭旅馆)(Sands Hostel)	地铁周边	香港	其他地区	香港九龙尖沙咀弥敦道40号重庆大厦C座14楼C2室	3.800000	28	988	B	C
381	香港御珑馆(家庭旅馆)(Hotel Conext)	地铁周边	香港	油尖旺	九龙弥敦道240号立信大厦3楼B室	4.200000	359	317	C	B
382	我的酒店(家庭旅馆)(I-Hotel)	地铁周边	香港	其他地区	九龙尖沙咀弥敦道81号喜利大厦6楼A室	4.200000	29	529	B	C
383	香港加勒比海宾馆(家庭旅馆)(Caribbean Sea Guest House)	地铁周边	香港	油尖旺	弥敦道36号-44号重庆大厦C座5楼C1室	4.282973	5	1520	A	C
384	香港中港酒店(家庭旅馆)(HK-China Hotel)	地铁周边	香港	油尖旺	碧街33-39号永华大厦1楼（油麻地地铁站A1出口直走50米）	1.500000	7	429	C	C
385	香港捷舒旅(Just Hotel)	地铁周边	香港	油尖旺	尖沙咀金巴利道27-33号永利大厦F座4楼	3.800000	183	888	B	C
386	香港圣地牙哥宾馆(家庭旅馆)(San Diego Guesthouse)	地铁周边	香港	油尖旺	亚皆老街83号先施大厦3字楼309室	4.282973	84	348	C	C
387	香港珠峰旅馆(Everest Inn Guest House)	地铁周边	香港	其他地区	香港弥敦道40号重庆大厦D座16字楼3室(尖沙咀地铁站旁)	4.282973	7	175	C	C
388	深圳月亮月亮公寓	民宿	香港	罗湖区	深圳罗湖区渔民村	4.282973	24	506	B	C
389	香港航天星际酒店(Hotel Skystar)	地铁周边	香港	其他地区	尖沙咀弥敦道36-40号重庆大厦E座14楼E3室	4.282973	3	172	C	C
390	香港HotelVenus(Hotel Venus)	地铁周边	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道36-40号重庆大厦C座12楼C6室	4.282973	2	172	C	C
391	香港金泉酒店	地铁周边	香港	其他地区	香港旺角弥敦道607号新兴大厦1407室	4.282973	16	245	C	C
392	香港天天宾馆(TIN TIN GUEST HOUSE)	地铁周边	香港	油尖旺	旺角弥敦道607号新兴大厦1517A	3.200000	16	227	C	C
393	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	海滨风光	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45462	709	B	A
394	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	海滨风光	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45463	709	B	A
395	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	海滨风光	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45462	709	B	A
396	香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)	海滨风光	香港	荃湾	荃湾杨屋道8号	4.500000	45463	709	B	A
397	香港花盈酒店(家庭旅馆)(Bloomy Hotel)	地铁周边	香港	油尖旺	尖沙咀弥敦道87号华源大厦9字楼C2室	4.000000	273	256	C	B

398 rows × 10 columns

（14）将合并后的数据集保存数据到“酒店数据2.xlsx”。

dfnew.to_excel('酒店数据2.xlsx')

作者：王陸

出处：https://www.cnblogs.com/wkfvawl/

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个性签名：罔谈彼短，靡持己长。做一个谦逊爱学的人！

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原文地址：https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/14886592.html