python用于数据分析的案例,python数据分析案例教程_python 数据分析项目案例

目录

案例

需求分析

 实现步骤

代码

1.

2.

​3.

 可视化

 数据集

---

注：数据集在最后

案例

某公司，有2份数据文件，现需要对其进行分析处理，计算每日的销售额并以柱状图表的形式进行展示。

 

需求分析

 实现步骤

1. 设计一个类，可以完成数据的封装
2. 设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能，并使用子类实现具体功能
3. 读取文件，生产数据对象
4. 进行数据需求的逻辑计算（计算每一天的销售额）
5. 通过PyEcharts进行图形绘制

代码

1.

"""
数据定义的类
"""
 
class Record:
    def __init__(self,data,order_id,money,province):
        self.data=data
        self.order_id=order_id
        self.money=money
        self.province=province
    def __str__(self):
        return f"{self.data},{self.order_id},{self.money},{self.province}"

2.

"""
和文件相关的类定义
"""
import json
 
from data_define import Record
 
class FileReader:
    def read_data(self):
        #读取文件的数据，读取到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到list内返回即可
        pass
 
class TextFileReader(FileReader):
    def __init__(self,path):
        self.path=path
    #复写（实现抽象方法）父类的方法
    def read_data(self):
        f=open(self.path,"r",encoding="utf-8")
        record_list=[]
        for line in f.readlines():
            line=line.strip()#消除读取到的每一行数据中的“\n”
            data_list=line.split(",")
            record=Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3])
            record_list.append(record)
        f.close()
        return record_list
 
 
class JsonFileReader(FileReader):
    def __init__(self,path):
        self.path=path
    #复写（实现抽象方法）父类的方法
    def read_data(self):
        f=open(self.path,"r",encoding="utf-8")
        record_list=[]
        for line in f.readlines():
            data_dict=json.loads(line)
            record=Record(data_dict["date"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict["province"])
            record_list.append(record)
        f.close()
        return record_list
 
 
if __name__ == '__main__':
    text_file_reader=TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt")
    list1=text_file_reader.read_data()
    for l in list1:
        print(l)
    print("========================================================================")
    json_file_reader=JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt")
    list2=json_file_reader.read_data()
    for l in list2:
        print(l)

3.

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import *
 
from file_define import FileReader,TextFileReader,JsonFileReader
from data_define import Record
 
text_file_reader=TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader=JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt")
 
jan_data=text_file_reader.read_data()
feb_data=json_file_reader.read_data()
 
all_data:list[Record]=jan_data+feb_data
 
#开始进行数据计算
data_dict={}
for record in all_data:
    if record.data in data_dict.keys():
        data_dict[record.data]+=record.money
    else:
        data_dict[record.data]=record.money
 
 
#可视化
bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))
bar.add_yaxis("销售额",list(data_dict.values()),label_opts=LabelOpts(is_show=False))
bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)
bar.render("每日销售额柱状图.html")
 

 

 可视化

 数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/112SC1eN5wCAlp16E4EXiIg 
提取码：1234