Python数据分析实战案例2篇.docx
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1、PythOn数据分析实战案例(I)在Python数据分析领域,实战案例众多,涉及从简单的数据处理到复杂的机器学习模型应用等各个方面。卜面,我将提供一个关于使用Python进行数据分析的实战案例,该案例聚焦于使用Pandas和Matp1.ot1.ib库对一组销售数据进行清洗、分析和可视化。实战案例:销售数据分析与nJ视化1 .数据准备假设我们有一份销售数据,包含以卜字段:订单ID、客户ID、产品名称、销售数量、销售金额、订单H期等。首先,我们需要将数据导入Python中,井进行初步的数据清洗和整理。pythonimportpandasaspd#读取数据sa1.es_data=pd.read_cs
2、v(sa1.es_data.csv)#数据清洗(例如:去除缺失值、重复值等)sa1.es_data=sa1.es-data.dropna)#去除缺失值sa1.es-data=sa1.es_data.drop_dup1.icates()#去除重复值2 .数据探索性分析接下来,我们将对数据进行探索性分析,以了解数据的分布情况、异常值等。python# 查看数据的基本信息printsa1.es-data.info()# 统计销售数量和销售金额的描述性统计信息Print(Sa1.es_data悌售数量)销售金额.describe()# 检查异常值(例如:销售数量为负数或异常大值)sa1.es_data
3、=sa1.es_datasa1.es_data销售数量)=03 .数据分组与聚合为了深入了解销售数据,我们可以按照不同的维度对数据进行分组和聚合。python#按照产品名称分组,计算每种产品的总销售数量和总销售金额product-sa1.es=sa1.es_data.groupby(产品名称).agg(销售数量:sum,销售金额:sum)#按照订单日期分组,计弊每月的销售数量和销传金额month1.y-sa1.es=sa1.es-data.groupby(pd.Grouper(key=订单日期freq=M.agg(,销售数量sum丁销售金额,:sum)4 .数据可视化使用MatPIot1.ib
4、库对数据进行可视化,可以更直观地展示分析结果。pythonimportmatp1.ot1.ib.pyp1.otaspittt绘制每种产品的总销售数量和总销售金额条形图product-sa1.es.p1.ot(kind=bar,figsize=10,6)P1.ttitIeC每种产品的总销售数量和总销售金额,)PkxIabeIC产品名称)PItMabM销售数量/销售金额PItjegend(tit1.e=指标)p1.t.show()U绘制每月销售数量和销售金额的折线图month1.y-sa1.es.p1.otkind=,1.ine,figsize=(10,6)P1.ttitIeC每月销售数量和销售金
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