数据分析

最新推荐文章于 2024-11-10 19:00:45 发布

单明火

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分类专栏： python数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/knowmore0823/article/details/78251219

本文详细探讨了数据分析的关键步骤，包括数据预处理、探索性数据分析、建模以及结果解释。通过实例展示了如何利用Python库进行数据清洗、特征工程和可视化，同时讨论了常用的统计模型及其在业务决策中的应用。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')

columns = ['UID','order_dt','product','amount']
df = pd.read_csv(r'C:\Users\think\Desktop\CDNOW_master.txt',encoding = 'gb2312',names = columns, sep='\s+')
df.head()

df.describe()
df['date'] = pd.to_datetime(df.order_dt,format='%Y%m%d')
df['month'] = df.date.values.astype('datetime64[M]')
df.head()
user_group = df.groupby('UID').sum()
user_group.head()
user_group.describe()


df.groupby('month').amount.sum().plot()   #默认plot()为折线图；根据哪个指标聚合、图表呈现哪个指标、统计方式如何、选用哪个类型图表

df.groupby('UID').sum().plot.scatter(x='amount',y='product') #选择不同的数据呈现形式 plot.+图表函数
plt.figure(figsize=(12,4))  #设置一个宽12，高4的画图区域

plt.subplot(