Python数据分析项目案例-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python数据分析项目案例。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第一部分：数据类型处理

数据加载
- 字段含义：
  - user_id:用户ID
  - order_dt:购买日期
  - order_product:购买产品的数量
  - order_amount:购买金额
观察数据
- 查看数据的数据类型
- 数据中是否存储在缺失值
- 将order_dt转换成时间类型
- 查看数据的统计描述
- 在源数据中添加一列表示月份:astype('datetime64[M]')

df = pd.read_csv('./data/CDNOW_master.txt',header=None,sep='\s+',names=['user_id','order_dt','order_product','order_amount'])  #sep='\s+'  分割间隔 一个或多个空格
df.head()

Python数据分析项目案例

df.shape
(69659, 4)
#查看数据类型
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 69659 entries, 0 to 69658
Data columns (total 4 columns):
user_id          69659 non-null int64
order_dt         69659 non-null int64
order_product    69659 non-null int64
order_amount     69659 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 2.1 MB

#order_dt转换成时间序列，且加一列为购买商品的月份
df['order_dt'] = pd.to_datetime(df['order_dt'],format="%Y%m%d")
df.head()

Python数据分析项目案例

df['month'] = df['order_dt'].astype('datetime64[M]')
df.head()

Python数据分析项目案例

 df.describe()  #对数据源中的数值型数据的描述

Python数据分析项目案例文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-500216.html

第二部分：按月数据分析

用户每月花费的总金额
- 绘制曲线图展示
所有用户每月的产品购买量
所有用户每月的消费总次数
统计每月的消费人数

#用户每月花费的总金额
df.groupby(by='month')['order_amount'].sum()
month
1997-01-01    299060.17
1997-02-01    379590.03
1997-03-01    393155.27
1997-04-01    142824.49
1997-05-01    107933.30
1997-06-01    108395.87
1997-07-01    122078.88
1997-08-01     88367.69
1997-09-01     81948.80
1997-10-01

到了这里，关于Python数据分析项目案例的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！