使用Python的pandas库进行数据分析：案例与问题解析

原创 浅浅的花香味﹌ 2024-12-14 17:48 98阅读 0赞

案例：假设我们有一份关于某电商平台用户购买行为的数据集。数据包含列如：用户ID，商品名称，购买日期，购买金额等。

问题解析：

  1. 数据清洗：

    • 检查并处理缺失值（如使用平均值、中位数或特定值填充）。
    • 删除重复的记录（根据特定列进行比较）。

  2. 数据分析：

    • 用户行为分析：按用户ID分组，计算每个用户的购买频率、最常购买的商品等。

    • 商品热度分析：基于商品名称，计算商品被购买次数的排名，找出热门商品。

    • 购买时间趋势分析：根据购买日期，绘制出一段时间内的购买频次或金额的变化趋势图。

  3. 数据可视化：
    使用Pandas的数据透视表功能创建交互式的表格，便于快速理解数据。

通过以上步骤，我们可以对电商平台用户购买行为数据进行深入的分析和理解。

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