Python数据分析案例研究 - 案例1📊

欢迎来到Python数据分析的首个案例研究！我们将通过一个实际场景，演示如何利用Python进行数据清洗、统计分析与可视化。📌

案例背景

本案例聚焦于电商用户行为分析，旨在通过销售数据挖掘用户偏好。数据集包含10万条记录，涵盖商品类别、购买金额、用户地域等字段。📊

核心步骤

1. 数据加载
   使用pandas读取CSV文件：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('sales_data.csv')
   

2. 数据清洗

   • 处理缺失值：df.dropna()
   • 去除重复记录：df.drop_duplicates()
   • 类型转换：df['金额'] = df['金额'].astype(float)
   

3. 统计分析

   • 计算各品类销售额占比：

     category_sales = df.groupby('商品类别')['金额'].sum()
     

   • 用户地域分布：

     region_distribution = df['地域'].value_counts()
     

4. 可视化呈现
   用matplotlib生成柱状图：

   import matplotlib.pyplot as plt
   category_sales.plot(kind='bar')
   plt.title('商品类别销售占比')
   plt.show()
   

   

延伸学习

如需深入了解数据处理技巧，可访问我们的数据处理教程。📚

小贴士

📌 数据质量是分析的基础，建议在清洗阶段使用pandas的isnull()检测异常值。
📊 可视化时注意图表的可读性，避免过度堆砌数据。