课堂实训和本章考核答案

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第1章数据分析入门课堂实训#导入matplotlib中的pyplot模块，并设置别名为pltimportmatplotlib.pyplotasplt#定义列表score，保存数学成绩score=[97,83,85,120,101,88,66,101,85,76,96,66,69,88,60,49,60,70,71,56,83,82,100,76,95,60,65,101,110,71,70,63,57,55,46,65,59,56,75,80,79,45,91,54,78,68,110,77,94,87,79,95,77,93,86,99,125,89]#设置中文字体为SimHeiplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.xlabel('分数') #设置x轴标题plt.ylabel('学生数量') #设置y轴标题plt.title('数学成绩分布直方图') #设置图表标题'''绘制直方图，score表示数据集；bin表示数据区间的取值，上限值和下限值分别为0和150，间隔为10；facecolor表示填充颜色；edgecolor表示边框颜色'''plt.hist(score,bins=range(0,150,10),facecolor='blue',edgecolor='red')plt.show() #显示图表本章考核1．选择题（1）B（2）D（3）C2．简答题（1）数据分析是利用数学、统计学理论相结合的统计分析方法对获取的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。它的本质是通过总结繁多、复杂的数据的内在规律，帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。（2）数据分析的流程大致可分为6步，分别为需求分析、数据获取、数据存储、数据预处理、数据分析和数据可视化。（3）数据分析常见的应用场景包括电商行业、金融行业、医疗行业、教育行业和政务管理。3．实践题#导入matplotlib中的pyplot模块，并设置别名为pltimportmatplotlib.pyplotasplt#定义列表score_chinese，保存语文成绩score_chinese=[107,77,94,87,90,95,92,93,86,101,85,76,96,99,110,89,101,110,97,83,85,83,101,75,80,79,102,91,88,66,76,69,88,60,89,60,70,71,56,83,82,68,76,95,83,65,54,78,68,71,70,63,57,43,71,65,85,40]#定义列表score_math，保存数学成绩score_math=[97,83,85,120,101,88,66,101,85,76,96,66,69,88,60,49,60,70,71,56,83,82,100,76,95,60,65,101,110,71,70,63,57,55,46,65,59,56,75,80,79,45,91,54,78,68,110,77,94,87,79,95,77,93,86,99,125,89]#定义列表score，保存总成绩score=[0]*len(score_math)foriinrange(len(score_math)):score[i]=score_chinese[i]+score_math[i]#设置中文字体为SimHeiplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.xlabel('分数') #设置x轴标题plt.ylabel('学生数量') #设置y轴标题plt.title('总成绩分布直方图') #设置图表标题'''绘制直方图，score表示数据集；bin表示数据区间的取值，上限值和下限值分别为0和150，间隔为10；facecolor表示填充颜色；edgecolor表示边框颜色'''plt.hist(score,bins=range(0,300,10),facecolor='red',edgecolor='black')plt.show() #显示图表第2章Python数据分析基础课堂实训importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)df=pd.read_excel('城镇单位就业人员年平均工资.xlsx',sheet_name='按登记注册类型',index_col=0)df.drop(['数据来源：国家统计局'],inplace=True)df.loc['外商投资单位']=[112089,106604,99367,90064,82902,76302,69826,63171,55888,48869,41739,37101,34250,29594,26552,23625,22250,21016,19409,17553]print('删除数据后的城镇单位就业人员年平均工资：\n',df)writer=pd.ExcelWriter('按登记注册类型城镇单位就业人员年平均工资.xlsx')df.to_excel(writer,sheet_name='按登记注册类型')writer.save()本章考核1．选择题（1）D（2）A（3）A（4）C（5）B（6）A（7）D（8）A（9）B（10）C2．填空题（1）Series和DataFrame（2）索引、数据（3）df.shape（4）df.indexdf.columns（5）[[012][345]]（6）[[23][56]][45][36][[1][4][7]]（7）[[123][234][345]]（8）adbc011023141156271289（9）0120110101410112789（10）adbcm41056n71089i111213143．实践题（1）importnumpyasnparr=np.zeros((8,8),dtype='int') #创建元素都为0的8×8的数组foriinrange(8):ifi%2==0:arr[i][1:8:2]=1 #将偶数行的黑格赋1else:arr[i][0:8:2]=1 #将奇数行的黑格赋1foriinrange(8): #循环输出数组forjinrange(8):print(arr[i][j],end='\t')print()（2）importpandasaspddict={'姓名':['赵文','李蒙','刘武','何花'],'职务':['主管','副主管','员工','员工'],'基本工资':[8000,7000,5000,5500],'联系方式':['152××××9852','150××××5820','136××××8962','131××××9860']}index=['1','2','3','4']df=pd.DataFrame(dict,index)df.loc['5']=['李华','员工','5200','136××××1235']df.insert(1,'性别',['女','男','男','女','女'])df.iloc[2,2]='副主管'print('所有员工信息：\n',df)print('主管或副主管的信息：\n',df.loc[(df['职务']=='主管')|(df['职务']=='副主管')])df.to_csv('employee.csv',encoding='GBK')第3章Pandas数据预处理课堂实训importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbookdf=pd.read_excel('第4分店产品销售表.xlsx')df1=pd.DataFrame()groups=df.groupby('单价（元）') #按单价分组forgroupingroups:#获取分组后每个元组的第2个元素，并使用其创建DataFrame对象df_temp=pd.DataFrame(group[1])#替换产品名称列缺失值df_temp.fillna(method='bfill',inplace=True)#外连接每个组中的数据df1=pd.concat([df1,df_temp])df1.drop_duplicates(inplace=True) #删除完全重复的行df2=pd.DataFrame()#将处理缺失值后的数据按季度分组，并将数据预处理成第1分店工作表中的格式groups=df1.groupby('季度')forgroupingroups:df_temp=pd.DataFrame(group[1])df2=pd.concat([df2,df_temp],ignore_index=True)df2.insert(0,'分店名称','第4分店')book=load_workbook('产品销售表.xlsx')writer=pd.ExcelWriter('产品销售表.xlsx')#创建ExcelWrite对象writer.book=book#将数据保存到第4分店工作表中df2.to_excel(writer,sheet_name='第4分店',index=False)writer.save() #保存数据本章考核1．选择题（1）D（2）A（3）A（4）D（5）B（6）A（7）B（8）A（9）C（10）D2．填空题（1）df.dropna(subset=['A'])（2）to_datetime()（3）pd.merge(df1,df2,how='left')pd.concat([df1,df2],join='inner')（4）duplicated()drop_duplicates()（5）cut()get_dummies()（6）get_group()（7）012055.04.0165.04.0275.08.0（8）0101(0,10]110(0,10]220(10,20]（9）工号部门年龄女男0001编辑部25011002课程部30012003编辑部2710（10）BCsummeansummeanA131.5147.0273.5105.03．实践题（1）importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#读取“1—3月入职员工信息.xlsx”文件4个工作表的数据df=pd.read_excel('1—3月入职员工信息.xlsx',index_col=0,sheet_name=['1月','2月','3月','1月员工补充信息'])print('原始数据：\n',df)#获取1月入职员工信息及其补充信息df1_1,df1_2=df['1月'],df['1月员工补充信息']df2,df3=df['2月'],df['3月'] #获取1月和2月入职员工信息df1=pd.merge(df1_1,df1_2) #横向合并1月入职员工信息及其补充信息#纵向连接1月、2月和3月入职员工的信息df_total=pd.concat([df1,df2,df3])df_total=df_total.reset_index(drop=True) #重置连续行索引print('1—3月入职员工的信息：\n',df_total)groups=df_total.groupby('学历') #按学历分组forgroupingroups:print(group)print(groups.agg('mean')['基本工资']) #求均值聚合（2）importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)'语文':[85,102,96,126,130,135],'数学':[100,90,124,123,140,109],'英语':[83,110,123,103,135,90]})print('原始数据：\n',df)group1=df.groupby('班级')print('以key列按行分组：')foriingroup1: #循环输出分组结果print(i)print('每个班每个科目的平均成绩：\n',group1.agg('mean'))group2=df.groupby({'语文':'总成绩','数学':'总成绩','英语':'总成绩'},axis=1)print('以列标签按列分组：')foriingroup2: #循环输出分组结果print(i)df['总成绩']=group2.agg('sum')#按行求和聚合计算每个学生的总成绩print('添加总成绩后的数据：\n',df)#按行求均值聚合计算每个学生的平均成绩df['平均成绩']=group2.agg('mean')print('添加平均成绩后的数据：\n',df)bins_value=[0,90,110,135,150]labels_value=['不合格','中','良','优']df['等级']=pd.cut(df['平均成绩'],bins=bins_value,right=False,include_lowest=True,labels=labels_value)print('根据平均成绩判断等级后的数据：\n',df)（3）importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)df=pd.DataFrame({'year':[2019,2020,None,2020,2022],'month':[3,None,6,9,12],'day':[4,2,21,2,15]})print('原始数据：\n',df)df.fillna({'year':2021,'month':9},inplace=True)print('替换缺失值后的数据：\n',df)df.drop_duplicates(keep=False,inplace=True)print('删除重复值后的数据：\n',df)df['组合时间']=pd.to_datetime(df)print('添加组合时间后的数据：\n',df)第4章Pandas数据分析课堂实训importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)df=pd.read_excel('互联网广告智能投放数据.xlsx')df['投放时间']=pd.to_datetime(df['投放时间']).dt.hourdf1=df.groupby('投放时间').agg({'价格（元）':'sum'})df1['排名']=df1.rank(method='first',ascending=False)df1.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)print('按每个投放时间的总额降序排名和升序排序：\n',df1)df2=pd.crosstab(index=df['渠道'],columns=df['性别'],margins_name='比例',margins=True,normalize=True)print('渠道和性别的交叉表：\n',df2)df=pd.get_dummies(df,prefix='',prefix_sep='',columns=['是否点击'])df3=pd.pivot_table(df,values='是',index='渠道',columns='性别',aggfunc='sum')print('点击次数、渠道和性别的透视表：\n',df3)本章考核1．选择题（1）B（2）B（3）C（4）A（5）D（6）D（7）C（8）B（9）A（10）A2．填空题（1）4.5（2）top（3）正偏态（4）强（5）3（6）corr()（7）pd.pivot_table(df,values='消费金额',index='性别',columns='年龄',aggfunc='sum')（8）01（9）bcBC0.50AC0.25CB0.25（10）原始数据排名151.0252.0353.0544.0435.0026.03．实践题importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)df=pd.read_excel('超市运营数据.xlsx')data=[]foriinrange(df['折扣'].size):ifdf['折扣'][i]==0:data.append(1)else:data.append(df['折扣'][i])df['总额']=df['价格']*df['数量']*datadf1=df.groupby('销售经理').agg({'总额':'sum'})df1['排名']=df1.rank(method='first',ascending=False)df1.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)print('按销售经理的销售额降序排名和升序排序：\n',df1)df2=df.groupby('客户类型').agg({'总额':'sum'})df2['排名']=df2.rank(method='first',ascending=False)df2.sort_values(by='排名',ascending=True,inplace=True)print('按客户名称的销售额降序排名和升序排序：\n',df2)print('每个客户类型的总数：\n',df.value_counts('客户类型'))print('价格的平均值：',df['价格'].mean())print('价格的最大值：',df['价格'].max())print('价格的最小值：',df['价格'].min())df3=pd.crosstab(index=df['客户类型'],columns=df['销售经理'])print('客户类型和销售经理的交叉表:\n',df3)df4=pd.pivot_table(df,values='数量',index='计划发货天数',columns='折扣',aggfunc='sum')print('计划发货天数、折扣和数量的透视表:\n',df4)df5=df[['计划发货天数','价格','数量','折扣']]print('计划发货天数、价格、数量和折扣之间的相关系数：\n',df5.corr())第5章Matplotlib数据可视化课堂实训importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_excel('餐厅订单信息.xlsx')plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#绘制各分店不同星级会员消费金额柱状图plt.figure()width=0.15i=0x=np.arange(3)groups=df.groupby('店铺名')shop_name=[]forgroupingroups:shop_name.append(group[0])df_temp=pd.DataFrame(group[1])df_temp=df_temp.groupby('会员星级').agg('sum',numeric_only=True)height=df_temp['消费金额']plt.bar(x+width*i,height,width)i+=1plt.legend(shop_name)plt.xlabel('会员星级')plt.ylabel('消费金额/元')plt.xticks(range(3),df_temp.index)plt.title('各分店不同星级会员消费金额柱状图')#绘制菜品数量分布直方图plt.figure()x=df['价格']plt.xlabel('菜品价格/元')plt.ylabel('菜品数量')plt.title('菜品数量分布直方图')plt.hist(x,bins=8,color=(0.894,0,0.498),edgecolor='k')#绘制菜品价格与消费金额相关性散点图plt.figure()x=df['价格']y=df['消费金额']plt.scatter(x,y)plt.title('菜品价格与消费金额相关性散点图')plt.show()本章考核1．选择题（1）A（2）C（3）B（4）D（5）D（6）A（7）B（8）D（9）A（10）B2．填空题（1）title()（2）xticks()（3）edgecolor（4）marker（5）%.1f%%（6）whis（7）pyplot（8）grid(axis='x')（9）barh()（10）数据所属的区间区间对应数据的数量或占比3．实践题（1）importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd #导入pandas库df=pd.read_excel('城镇单位就业人员年平均工资.xlsx',sheet_name='按登记注册类型',index_col=0)df.drop(['数据来源：国家统计局'],inplace=True)df.sort_index(axis=1,inplace=True)plt.rcParams['figure.figsize']=(12,8)plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'plt.title('按登记注册类型分析城镇单位就业人员年平均工资')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('平均工资/元')x=df.columnsforindexindf.index:plt.plot(x,df.loc[index])plt.legend(df.index)plt.show()（2）importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_excel('产品销售表.xlsx',sheet_name=['第1分店','第2分店','第3分店'])df=pd.concat([df['第1分店'],df['第2分店'],df['第3分店']])#删除数量列包含缺失值的行df.dropna(axis=0,subset=['数量'],inplace=True)df.drop_duplicates(inplace=True) #删除完全重复的行df_temp=df.groupby('分店名称').agg('sum')['销售额（万元）']plt.pie(df_temp,labels=df_temp.index,autopct='%.2f%%')plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'plt.title('各分店产品销售额')plt.show()（3）importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_excel('超市销售信息表.xlsx')plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'width=0.2i=0groups=df.groupby('分店')x=np.arange(2)shop_name=[]forgroupingroups:shop_name.append(group[0])df_temp=pd.DataFrame(group[1])df_temp=df_temp.groupby('顾客类型').agg('sum',numeric_only=True)height=df_temp['支付费用（元）']plt.bar(x+width*i,height,width)i+=1plt.legend(shop_name,loc='uppercenter')plt.xlabel('顾客类型')plt.ylabel('支付费用/元')plt.xticks(range(2),df_temp.index)plt.title('各分店不同类型顾客支付费用柱状图')plt.show()第6章旅游网站精华游记数据分析本章考核importpandasaspd #导入pandas模块importmatplotlib.pyplotasplt #导入pyplot模块df=pd.read_excel('某电商网站手机销售数据.xlsx')#定义函数，处理评价数中的字符defdealComment_num(comm_colum):num=comm_columiftype(num)==str:num=num.replace('+','')if'万'innum:if'.'innum:num=num.replace('.','').replace('万','000')else:num=num.replace('万','0000')returnnum#筛选出标明价格的手机df=df[~df['价格'].str.contains('待发布')]#处理价格中的‘￥’字符df['价格']=df['价格'].str.replace('￥','')#将价格转化为浮点型df['价格']=df['价格'].astype('float')df.dropna(inplace=True)#使用lambda调用dealComment_num函数df['评价数']=df['评价数'].apply(lambdax:dealComment_num(x))#将评价数转化为整型df['评价数']=df['评价数'].astype('int')#正常显示中文标签plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘制手机价格分布区间直方图plt.figure(figsize=(10,8)) #生成绘图窗口plt.hist(df['价格'],bins=50,color='deeppink')plt.xlabel('价格/元') #添加x轴标题plt.ylabel('数量/台') #添加y轴标题plt.title('手机价格分布') #添加窗口标题num_total=str(df.shape[0]) #计算样本总数s='样本总数为'+num_total #初始化字符串s#添加样本总数说明plt.text(20000,400,s,fontsize=15,color='deeppink')#提取包含mate40的商品信息mate40=df[df['商品名'].str.contains('mate40')|df['商品名'].str.contains('mate40')|df['商品名'].str.contains('Mate40')|df['商品名'].str.contains('Mate40')]#计算mate30的总评价数mate40_total=mate40['评价数'].sum()#计算mate30的均价mate40_price=int(mate40['价格'].mean())#提取包含p50的商品信息p50=df[df['商品名'].str.contains('p50')|df['商品名'].str.contains('p50')|df['商品名'].str.contains('P50')|df['商品名'].str.contains('P50')]#计算p50的总评价数p50_total=p50['评价数'].sum()#计算p50的均价p50_price=int(p50['价格'].mean())#提取包含nova9的商品信息nova9=df[df['商品名'].str.contains('nova9')|df['商品名'].str.contains('nova9')]#计算nova9的总评价数nova9_total=nova9['评价数'].sum()#计算nova9的均价nova9_price=int(nova9['价格'].mean())#提取包含畅享20的商品信息畅享20=df[df['商品名'].str.contains('畅享20')|df['商品名'].str.contains('畅享20')]#计算畅享20的总评价数畅享20_total=畅享20['评价数'].sum()#计算畅享20的均价畅享20_price=int(畅享20['价格'].mean())#初始化标签列表title_list=['Mate40','P50','nova9','畅享20']#初始化评价数列表sale_list=[mate40_total,p50_total,nova9_total,畅享20_total]#初始化均价列表price_list=[mate40_price,p50_price,nova9_price,畅享20_price]#绘制华为各系列手机销量柱状图plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) #生成绘制柱状图窗口#根据sale_list列表绘制图plt.bar(range(4),sale_list,width=0.5,color='deeppink')plt.xticks(range(4),title_list) #在每个长条下方添加手机系列plt.ylabel('销量/台') #添加x轴标题plt.xlabel('型号') #添加y轴标题plt.title('华为各系列手机销量') #添加窗口标题#在长条上方添加评价数forx,yinenumerate(sale_list):plt.text(x,float(y)+0.1,y,ha='center')#绘制华为各系列手机均价柱状图plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) #生成绘制柱状图窗口#根据price_list列表绘制图plt.bar(range(4),price_list,width=0.5,color='deeppink')plt.xticks(range(4),title_list) #在每个长条下方添加手机型号plt.ylabel('均价/元') #添加x轴标题plt.xlabel('型号') #添加y轴标题plt.title('华为各系列手机均价') #添加窗口标题#在长条上方添加均价forx,yinenumerate(price_list):plt.text(x,float(y)+0.1,y,ha='center')plt.figure()#以店铺名分组shops=df.groupby('店铺名',as_index=False)#每一组评价数求和shops=shops.agg({'评价数':'sum'})#总的评价数求和comment_total=shops['评价数'].sum()#计算每个店铺评价数比例shops['评价数比例']=shops['评价数']*100/comment_total#按评价比例降序排序shops=shops.sort_values('评价数比例',ascending=False)#取出评价数比例前10的店铺top10=shops.head(10)label_list=list(top10['店铺名']) #定义标签列表label_list.append('其他')size_list=list(top10['评价数比例']) #定义大小列表size_list.append(100-sum(size_list))color=['red','green','blue','orange','turquoise','sienna','pink','gray','gold','fuchsia','dodgerblue'] #定义各部分颜色#绘制饼状图patches,l_text,p_text=plt.pie(size_list,colors=color,labels=label_list,labeldistance=1.1,autopct="%1.1f%%",shadow=False,startangle=90,pctdistance=0.6)plt.axis('equal') #设置横轴和纵轴大小相等plt.show() #显示绘图第7章二手房数据分析与房价预测本章考核importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_excel('最新发布的北京二手房数据_预处理.xlsx')plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#绘制前10热门小区二手房数量柱状图df_count=df.groupby('小区名').size()df_count_top10=df_count.sort_values(ascending=False).head(10)plt.figure(figsize=(14,6))ax1=plt.subplot(1,1,1)x=df_count_top10.indexheight=df_count_top10ax1.bar(x,height,width=0.6,color=(0.894,0,0.498))ax1.set_ylabel('房源数量')ax1.legend(('数量',),loc='upperleft')plt.title('前10热门小区二手房数量和均价双轴图')#绘制前10热门小区二手房均价折线图df_average_price=df.groupby('小区名')['单价（元/平方米）'].agg('mean')ax2=ax1.twinx()y=df_average_price.loc[df_count_top10.index]ax2.plot(x,y,'b-.*')ax2.set_ylabel('房源均价/（元/平方米）')ax2.legend(('均价',),loc='upperright')fora,binzip(x,y):ax2.text(a,b,'%d'%b,ha='center')plt.show()plt.figure()#房龄数据的离散化bins=[1,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50]year_label=['5年以下','5～10年','10～15年','15～20年','20～25年','25～30年','30～35年','35～40年','40～45年','45～50年']df['房龄区间']=pd.cut(list(df['房龄']),bins,labels=year_label)#绘制北京二手房房龄区间占比饼状图df_area_count=df.groupby('房龄区间').size()x=df_area_countlabel=df_area_count.indexplt.pie(x,labels=label,autopct='%.2f%%')plt.title('北京二手房房龄区间占比饼状图')plt.show()#绘制北京二手房面积区间均价柱状图df_price=df.groupby('面积区间')['单价（元/平方米）'].mean()plt.figure(figsize=(10,6))y=df_price.indexwidth=df_priceplt.barh(y,width,height=0.5,color=(0.894,0,0.498))plt.ylabel('面积区间')plt.xlabel('均价/（元/平方米）')plt.title('北京二手房面积区间均价柱状图')fora,binzip(width,y):plt.text(a,b,'%d'%a,va='center')plt.show()importrefromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressiondf['总楼层']=df['楼层'].apply(lambdax:re.findall(r'\d+',x)[0]).astype('int')total_price=df['总价（万元）']house_area=df['面积（平方米）']house_type=df[['室','厅']]house_regin=df[['通州','朝阳','昌平','顺义','丰台','海淀','西城','房山','石景山','大兴','怀柔','东城','门头沟','密云','延庆','平谷','亦庄开发区']]house_finish=df[['毛坯','简装','精装']]house_structure=df[['塔楼','板楼','板塔结合','平房']]is_subway=df[['近地铁','不近地铁']]house_dirt=df[['东','南','西','北','东北','东南','西南','西北']]house_year=df['房龄']house_floor=df['总楼层']#选择自变量和因变量x=pd.concat([house_area,house_type,house_regin,house_finish,house_structure,is_subway,house_dirt,house_year,house_floor],axis=1)y=total_price#划分训练集与测试集x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(x,y,test_size=0.2)LR=LinearRegression() #建立线性回归模型reg=LR.fit(x_train,y_train) #训练模型predicted=reg.predict(x_test) #对测试集的自变量进行估计plt.figure(figsize=(12,6))n=50plt.plot(range(n),y_test[-n:],'-.*') #绘制实际值plt.plot(range(n),predicted[-n:],'r--.') #绘制估计值plt.legend(['实际值','估计值'])plt.xlabel('后50个数据')plt.ylabel('总价/万元')plt.title('二手房总价实际值和估计值折线图')plt.show()#定义两组房源的自变量信息，添加到x_test中#80平方米、2室1厅、海淀、精装、塔楼、近地铁、朝南、5年、18层x_test.loc[len(x_test)]=[80,2,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,5,18]predicted=reg.predict(x_test) #预测数据#输出预测值print('80平方米、2室1厅、海淀、精装、塔楼、近地铁、朝南、5年、18层的总价预测值（万元）：\n',predicted[-1])第8章电商店铺客户价值分析本章考核importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdf=pd.read_excel('餐饮综合数据.xlsx',sheet_name='订单信息表')plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)df=df.dropna(subset='结算时间')df1=df.groupby('会员名').size()new_index=df1[df1==1].indexold_index=df1[df1!=1].indexdf2=df.set_index('会员名')df_new=df2.loc[new_index]df_old=df2.loc[old_index]#新老客户人数占比分析plt.figure()data1=[new_index.size,old_index.size]plt.pie(data1,labels=['新客户','老客户'],autopct='%.2f%%')plt.title('新老客户人数占比饼状图')plt.show()#新老客户总消费金额占比分析plt.figure()data2=[df_new['消费金额'].sum(),df_old['消费金额'].sum()]plt.pie(data2,labels=['新客户','老客户'],autopct='%.2f%%')plt.title('新老客户总消费金额占比饼状图')plt.show()#新老客户客单价分析plt.figure()x=['新客户','老客户']h1=df_new['消费金额'].sum()/new_index.sizeh2=df_old['消费金额'].sum()/old_index.sizeheight=[h1,h2]plt.bar(x,height,width=0.3)plt.ylabel('客单价/元')plt.title('新老客户客单价柱状图')fora,binzip(x,height):plt.text(a,b,'%.1f'%b,ha='center')plt.show()df['订单日期']=pd.to_datetime(df['点餐时间']).dt.datedf['消费时间间隔']=(pd.to_datetime(df['订单日期'].max())-pd.to_datetime(df['订单日期']))/np.timedelta64(1,'D')df_temp=df[['会员名','消费时间间隔','订单日期','消费金额']]df_temp=df_temp.groupby('会员名').agg({'消费时间间隔':'min','会员名':'size','消费金额':'sum'})df_temp=df_temp.rename(columns={'消费时间间隔':'R-最近消费时间间隔','会员名':'F-消费频率','消费金额':'F-消费金额'})#特征值标准化df_std=(df_temp-df_temp.mean(axis=0))/df_temp.std(axis=0)print(df_std)#客户聚类fromsklearn.clusterimportKMeansk=3 #设置聚类类别数kmodel=KMeans(n_clusters=k) #创建聚类模型kmodel.fit(df_std) #计算聚类算法属性df_temp['聚类类别']=kmodel.labels_df_mean=df_temp.groupby('聚类类别').mean()df_mean['客户数']=df_temp.groupby('聚类类别').size()df_mean.loc['均值']=df_mean.mean()print(df_mean)PAGEIPAGEI目录目录0101第1章数据分析入门 11.1数据分析概述 21.1.1什么是数据分析 21.1.2数据分析的流程 21.1.3数据分析的应用场景 41.2