python数据分析实战之用户分析及RFM模型分析_利 python进 户画像分析会员rfm分析数据源

理论基础知识可以看我之前的博客：

1、python之Numpy知识点详细总结

2、python最最最重要的数据分析工具之pandas

3、pandas之表连接与高级查询

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python数据分析

废话不多说了，直接开始吧！

# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime 
import warnings
from datetime import datetime


plt.style.use('ggplot')                       # 画图风格为ggplot 美化
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字体为黑体，解决图形中不显示中文的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 正常显示负号
warnings.filterwarnings("ignore")             # 忽略警告
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一、数据预处理

数据预处理分为：数据缺失值处理、数据重复值处理、数据异常值处理
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1.0、数据格式转化

df = pd.read_csv('data.csv',sep=',',index_col=0)  # 读取数据 分割符',' 将第一列作为索引列
df.columns = ['订单时间','订单id','产品id','产品种类id','种类','品牌','价钱','用户id','年龄','性别','地区'] # 修改列名
df.head(2)

	订单时间	订单id	产品id	产品种类id	种类	品牌	价钱	用户id	年龄	性别	地区
0	2020-04-24 11:50:39 UTC	2294359932054536986	1515966223509089906	2.268105e+18	electronics.tablet	samsung	162.01	1.515916e+18	24.0	女	海南
1	2020-04-24 11:50:39 UTC	2294359932054536986	1515966223509089906	2.268105e+18	electronics.tablet	samsung	162.01	1.515916e+18	24.0	女	海南



# 修改字段格式
df['订单id'] = df['订单id'].astype('object')
df['产品id'] = df['产品id'].astype('object')
df['产品种类id'] = df['产品种类id'].astype('object')
df['用户id'] = df['用户id'].astype('object')
df['年龄'] = df['年龄'].astype('int')
df['订单时间'] = df['订单时间'].astype('datetime64')
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 564169 entries, 0 to 2633520
Data columns (total 11 columns):
 #   Column  Non-Null Count   Dtype         
---  ------  --------------   -----         
 0   订单时间    564169 non-null  datetime64[ns]
 1   订单id    564169 non-null  object        
 2   产品id    564169 non-null  object        
 3   产品种类id  564169 non-null  object        
 4   种类      434799 non-null  object        
 5   品牌      536945 non-null  object        
 6   价钱      564169 non-null  float64       
 7   用户id    564169 non-null  object        
 8   年龄      564169 non-null  int32         
 9   性别      564169 non-null  object        
 10  地区      564169 non-null  object        
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), int32(1), object(8)
memory usage: 49.5+ MB
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1.1、数据缺失值处理

• 是否删除需要根据数据的重要性判断，如果用不到的字段有缺失，可以将这一列进行删除；如果字段比较重要且缺失值在20%以内也可以删除，若缺失值过多，最好不要删除否则可能会影响结果分析，我们可以看看是否可以通过原数据(的均值、众数等)进行补全；

# 从上面的结果可以知道：总数据有564169条,种类列缺失十万条数据,不能删除;品牌列缺失4万条数据,可以删除
# 缺失较多的用M替补
df['种类'] = df['种类'].fillna('M')
# 缺失较少的直接删除不影响结果
df = df[df['品牌'].notnull()]
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 536945 entries, 0 to 2633520
Data columns (total 11 columns):
 #   Column  Non-Null Count   Dtype         
---  ------  --------------   -----         
 0   订单时间    536945 non-null  datetime64[ns]
 1   订单id    536945 non-null  object        
 2   产品id    536945 non-null  object        
 3   产品种类id  536945 non-null  object        
 4   种类      536945 non-null  object        
 5   品牌      536945 non-null  object        
 6   价钱      536945 non-null  float64       
 7   用户id    
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