《从原始数据到洞察力：用 Pandas 构建高效数据透视分析流程》

《从原始数据到洞察力：用 Pandas 构建高效数据透视分析流程》

一、引言：数据的价值，藏在结构之中

在我参与的众多项目中，无论是用户行为分析、销售数据建模，还是内容推荐系统的构建，Pandas 都是不可或缺的工具。它不仅是 Python 数据分析的核心库，更是一种思维方式——如何将混乱的数据转化为结构化的信息，再从中提炼出可执行的洞察。

今天这篇文章，我想带你走一遍真实的数据分析流程：从读取原始数据，到清洗、转换、透视，再到可视化与业务解读。无论你是刚入门的分析师，还是希望优化流程的资深开发者，我相信你都能从中获得启发。

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二、准备工作：数据与环境

我们将使用一组模拟的电商销售数据，字段包括：

• 订单ID：唯一标识
• 日期：订单发生时间
• 地区：销售地区
• 产品类别：如电子、服饰、家居等
• 销售额：订单金额
• 数量：购买数量
• 客户类型：新客户或老客户

首先，导入必要的库：

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

读取数据：

df = pd.read_csv("sales_data.csv", parse_dates=["日期"])
df.head()

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三、数据清洗与预处理：为透视打好地基

1. 检查缺失值与异常值

df.info()
df.isnull().sum()

处理缺失值：

df["销售额"] = df["销售额"].fillna(0)
df.dropna(subset=["地区", "产品类别"], inplace=True)

异常值检测（如销售额为负）：

df = df[df["销售额"] >= 0]