Python数据分析案例解析

作者：繁依Fanyi0 | 2024-05-29 19:06:15

踩

python数据分析案例

数据分析是现代社会中一项重要的技能，Python作为一种强大的编程语言，被广泛应用于数据分析领域。本文将通过解析三个实际案例，展示Python在数据处理和数据可视化方面的能力。

案例一：销售数据分析

数据收集

首先，我们需要收集销售数据。通常，这些数据以Excel或CSV文件的形式存储。我们可以使用Python的pandas库来读取这些文件，并将数据存储在DataFrame中。

数据清洗

在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。这包括处理缺失值、异常值和重复值。通过使用pandas库提供的函数和方法，我们可以轻松地进行这些操作。

数据分析

一旦数据清洗完成，我们可以开始进行数据分析了。Python提供了许多用于数据分析的库，如NumPy和SciPy。我们可以使用这些库来进行统计分析、回归分析、聚类分析等。

数据可视化

数据可视化是数据分析的重要环节。Python中的matplotlib和seaborn库可以帮助我们创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。通过可视化数据，我们可以更直观地了解数据的分布和趋势。

import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 数据收集  
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')  # 将 'sales_data.csv' 替换为实际文件路径  
  
# 数据清洗  
sales_data = sales_data.dropna()  # 处理缺失值  
sales_data = sales_data.drop_duplicates()  # 删除重复值  
  
# 数据分析  
total_sales = sales_data['Sales'].sum()  
average_price = sales_data['Price'].mean()  
  
# 数据可视化  
plt.bar(sales_data['Product'], sales_data['Sales'])  
plt.xlabel('Product')  
plt.ylabel('Sales')  
plt.title('销售数据分析')  
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

案例二：航班延误分析

数据获取

航班延误数据可以从航空公司或相关机构获得。通过使用Python的requests库和API接口，我们可以轻松地获取这些数据。

数据处理

获得航班延误数据后，我们需要对其进行处理，以满足分析的需求。数据处理包括数据清洗、数据转换和数据合并等。Python的pandas库提供了强大的函数和方法来处理和转换数据，并且可以方便地将多个数据集进行合并。

延误原因分析

一旦数据处理完成，我们可以开始分析航班延误的原因了。通过应用统计学和机器学习技术，我们可以探索影响航班延误的因素，并找出其中的规律和关联。

地理可视化

航班延误数据通常包含地理信息，如起飞地点和目的地。通过使用Python的geopandas和folium库，我们可以创建地理可视化图表，将航班延误的地理分布以及相关影响因素展示出来。

import requests  
import pandas as pd  
import seaborn as sns  
  
# 数据获取  
url = 'https://api.example.com/flight_delays'  # 替换为实际的 API 端点  
flight_delay_data = requests.get(url).json()  
  
# 数据处理  
flight_delay_df = pd.DataFrame(flight_delay_data)  
flight_delay_df['DelayMinutes'] = pd.to_numeric(flight_delay_df['DelayMinutes'])  
  
# 延误原因分析  
delay_reason_counts = flight_delay_df['DelayReason'].value_counts()  
  
# 地理可视化  
sns.scatterplot(x='Longitude', y='Latitude', hue='DelayMinutes', data=flight_delay_df)  
plt.title('航班延误分析 - 地理可视化')  
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

案例三：金融市场分析

数据爬取

金融市场数据通常来自于金融机构或交易所。我们可以使用Python的requests库和web scraping技术来从网站上爬取金融市场数据。

数据预处理

爬取得到的数据通常需要进行预处理。这包括清洗、整理和转换数据。Python的pandas库和NumPy库提供了许多方法和函数来处理和转换金融市场数据。

技术分析

技术分析是金融市场分析中常用的方法之一。Python的tqdm和ta库可以帮助我们计算各种技术指标，如移动平均线、相对强弱指标等。

数据可视化

最后，我们可以使用Python的matplotlib和Plotly库来进行金融市场数据的可视化。通过创建K线图、趋势图等，我们可以更好地理解金融市场的走势和变化。

import requests  
import pandas as pd  
import ta  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 数据爬取  
url = 'https://finance.example.com/stock_data'  # 替换为实际的 URL  
financial_data = pd.read_html(url)[0]  # 假设数据在网页上以表格格式存在  
  
# 数据预处理  
financial_data['Date'] = pd.to_datetime(financial_data['Date'])  
financial_data.set_index('Date', inplace=True)  
  
# 技术分析  
financial_data['SMA'] = ta.trend.sma_indicator(financial_data['Close'], window=20)  
  
# 数据可视化  
plt.figure(figsize=(10, 6))  
plt.plot(financial_data.index, financial_data['Close'], label='收盘价')  
plt.plot(financial_data.index, financial_data['SMA'], label='20日简单移动平均线')  
plt.title('金融市场分析')  
plt.xlabel('日期')  
plt.ylabel('价格')  
plt.legend()  
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25