python数据分析

python数据分析与处理
给代码和数据集，根据数据集加三个新图表，使用jupyter运行，如何建立图表横轴年龄纵轴价格，两个分类

麻烦采纳一下哈，谢谢啦

为了给数据集添加三个新图表，让我们假设数据集包含以下列：

age: 顾客的年龄
gender: 顾客的性别（男/女）
category: 产品类别（A/B/C）
price: 产品价格
首先，我们需要导入所需的库和数据集：

python
Copy
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
接下来，我们可以创建三个新的图表。以下是其中一个示例：

群组条形图
这个图表将按年龄分组，并显示每个年龄组中每个性别的平均价格。代码如下：

python
Copy
# 按年龄和性别分组，计算平均价格
grouped = df.groupby(['age', 'gender'])['price'].mean().reset_index()

# 将数据转换成透视表
pivot = grouped.pivot(index='age', columns='gender', values='price')

# 创建群组条形图
pivot.plot(kind='bar')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Average Price by Age and Gender')
plt.show()
这将生成一个群组条形图，其中横轴是年龄，纵轴是平均价格，每个年龄组有两个条形图，分别表示男性和女性的平均价格。

您可以根据需要修改图表的标题、标签和其他属性。

箱线图
这个图表将显示每个类别每个年龄组的价格分布。代码如下：

python
Copy
# 创建箱线图
df.boxplot(column='price', by=['category', 'age'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Price Distribution by Category and Age')
plt.show()
这将生成一个箱线图，其中横轴是年龄，纵轴是价格。每个年龄组有三个箱线图，分别表示类别A、B和C的价格分布。

散点图
这个图表将按年龄分组，并显示每个年龄组中男性和女性的价格分布。代码如下：

python
Copy
# 将数据分成男性和女性
male = df[df['gender'] == 'Male']
female = df[df['gender'] == 'Female']

# 创建散点图
plt.scatter(male['age'], male['price'], c='blue', label='Male')
plt.scatter(female['age'], female['price'], c='pink', label='Female')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Price Distribution by Age and Gender')
plt.legend()
plt.show()
这将生成一个散点图，其中横轴是年龄，纵轴是价格。每个年龄组有两个散点图，分别表示男性和女性的价格分布。

希望这些代码可以帮助您创建所需的图表。您可以根据需要修改代码和图表属性。

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7718028
• 你也可以参考下这篇文章：Python的多版本、多虚拟环境共存(jupyter篇)
• 除此之外, 这篇博客: python应用：使用jupyter做数据分析与挖掘中的 一：数据关系 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

•  

  1.统计量分析

  即最简单的标准差，数量，平均值，范围，变异系数（标准差/平均值）等数值的计算

  # 回稳率统计
  from __future__ import print_function #用于代码兼容
  import pandas as pd #pandas 导入pandas库
  rates = '' #输入数据（excel表格）所在位置
  data = pd.read_excel(rates)  #读取数据
  statistics = data.describe()  #保存基本统计量
  statistics.loc['range'] = statistics.loc['max']-statistics.loc['min']  #极差
  statistics.loc['var'] = statistics.loc['std']/statistics.loc['mean']  #变异系数
  statistics.loc['dis'] = statistics.loc['75%']-statistics.loc['25%']  #四分位数间距
  print(statistics)

  输出结果如下：

  

   

  ---

   

  2.异常值分析

  异常值即数据中存在不合理数据需要进行剔除，即箱模型上下界的数据，

  代码如下：

  import pandas as pd
  
  example2 = 'C:/Users/chinaunicom/Desktop/例子2.xls' #导入数据，文件在桌面
  
  data = pd.read_excel(example2, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列
  
  import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
  
  plt.figure() #建立图像
  p = data.boxplot(return_type='dict') #画箱线图，直接使用DataFrame的方法
  x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'flies'即为异常值的标签
  y = p['fliers'][0].get_ydata()
  y.sort() #从小到大排序，该方法直接改变原对象
  
  #用annotate添加注释
  #其中有些相近的点，注解会出现重叠，难以看清，需要一些技巧来控制。
  #以下参数都是经过调试的，需要具体问题具体调试。
  for i in range(len(x)): 
    if i>0:
      plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.05 -0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i]))
    else:
      plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.08,y[i]))
  plt.show() #展示箱线图

  输入结果如下（箱模型）：

  

  上下界有7个数据需要进行剔除

   

   

  ---

  3.贡献度分析

  贡献度分析又称为帕累托分析，2/8定律。例如：对一个公司来讲，80%的利率来自于20%的最畅销产品，其他80%只产生20%的利润，如某个餐厅不同菜品的盈利贡献：

   

  

  代码如下：

  #-*- coding: utf-8 -*-
  #菜品盈利数据 帕累托图
  from __future__ import print_function
  import pandas as pd
  
  #初始化参数
  dish_profit ='C:/Users/chinaunicom/Desktop/catering_dish_profit.xls' #餐饮菜品盈利数据
  data = pd.read_excel(dish_profit, index_col = u'菜品名')
  data = data[u'盈利'].copy()
  data.sort_index(ascending = False)
  
  import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
  
  plt.figure()
  data.plot(kind='bar')
  plt.ylabel(u'盈利（元）')
  p = 1.0*data.cumsum()/data.sum()
  p.plot(color = 'r', secondary_y = True, style = '-o',linewidth = 2)
  plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy = (6, p[6]), xytext=(6*0.9, p[6]*0.9), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) #添加注释，即85%处的标记。这里包括了指定箭头样式。
  plt.ylabel(u'盈利（比例）')
  plt.show()

   

  

  菜品名和盈利比例

  ---

   

  4 相关性分析：

  pearson:

  相关性最主要的指标就是r

  r<=0.3 不存在线性相关

  0.3<r<0.5 低度线性相关

  r>0.8为高度线性相关

  spearman秩相关：

  两个变量具有严格单调的函数关系，就完全spearman相关，用r*2表示，0<=r*2<=1.

   

  举例：

  

   

  分析菜品销量之间的相关性可以得到不同菜品的联系，如互补菜品或者没有关系，为原材料采购提供参考

  代码：

  #-*- coding: utf-8 -*-

  #餐饮销量数据相关性分析
  from __future__ import print_function
  import pandas as pd
  
  catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据，含有其他属性
  data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列
  
  data.corr() #相关系数矩阵，即给出了任意两款菜式之间的相关系数
  data.corr()[u'百合酱蒸凤爪'] #只显示“百合酱蒸凤爪”与其他菜式的相关系数
  data[u'百合酱蒸凤爪'].corr(data[u'翡翠蒸香茜饺']) #计算“百合酱蒸凤爪”与“翡翠蒸香茜饺”的相关系数

  结果如下：

  

  百合酱蒸凤爪与其他菜品的相关性

   

  ---

• 您还可以看一下 大宝老师的Python数据分析三剑客-主流数据分析库精讲课程中的 Jupyter实操（一）小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  针对这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 在Jupyter中运行代码

  首先，需要确认已经在本地或者远程服务器上安装了Python环境和Jupyter Notebook。可以使用以下命令来检查是否安装成功：

  python --version
  jupyter notebook --version
  

  如果以上命令出现了Python和Jupyter Notebook的版本号，则说明安装成功。

  接下来，可以使用以下命令来启动Jupyter Notebook：

  jupyter notebook
  

  此时会在浏览器中打开Jupyter Notebook的主界面，在其中进行操作。

  1. 加载数据集并进行分类

  假设已经有一个名为data.csv的数据集，其中包含了每个人的年龄和购买价格。可以使用以下代码将其加载，并按照年龄和价格进行分类：

  import pandas as pd
  
  data = pd.read_csv('data.csv')
  age_groups = data.groupby('age')
  price_groups = data.groupby('price')
  

  以上代码将数据集按照年龄和价格进行分组，分别保存在age_groups和price_groups中。

  1. 生成新图表

  接下来，可以使用Matplotlib或者其他可视化库来生成新的图表。假设需要生成三个图表，分别是：

  • 每个年龄段的平均购买价格
  • 不同购买价格区间的人数分布
  • 不同年龄段和购买价格的散点图

  可以使用以下代码来生成这三个图表：

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 平均购买价格
  avg_prices = age_groups.mean()['price']
  plt.bar(avg_prices.index, avg_prices.values)
  plt.title('Average purchase price by age')
  plt.xlabel('Age')
  plt.ylabel('Price')
  plt.show()
  
  # 人数分布
  price_counts = price_groups.size()
  bins = range(int(price_counts.min()), int(price_counts.max()) + 2)
  plt.hist(price_counts, bins=bins)
  plt.title('Distribution of number of people by purchase price')
  plt.xlabel('Number of people')
  plt.ylabel('Purchase price')
  plt.show()
  
  # 散点图
  colors = age_groups.ngroup()
  plt.scatter(data['price'], data['age'], c=colors)
  plt.title('Scatter plot of age and purchase price')
  plt.xlabel('Purchase price')
  plt.ylabel('Age')
  plt.show()
  

  以上代码将三个图表分别绘制出来，并在浏览器中显示。

  如果需要调整图表的样式和布局，可以参考Matplotlib的相关文档或者使用其他可视化库来实现。

  总结：以上步骤简单地介绍了如何在Python中使用数据分析和处理来生成新图表，并在Jupyter中进行操作。关键在于加载数据集并进行分类，以及使用适当的可视化库来生成图表。需要注意的是，生成图表时要注意图表的样式和布局，以便更好地展示数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'age': np.random.randint(18, 65, size=100),  # 随机生成18到65岁之间的年龄
    'gender': np.random.choice(['男', '女'], size=100),  # 随机生成男女性别
    'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=100),  # 随机生成A、B、C三个类别
    'price': np.random.randint(10, 100, size=100)  # 随机生成10到100之间的价格
})

# 散点图（Scatter Plot）
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(data['age'], data['price'], c=data['gender'].map({'男': 'blue', '女': 'red'}))
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Scatter Plot - Age vs Price')
plt.legend(['男', '女'])
plt.show()

# 折线图（Line Plot）
plt.figure(figsize=(8, 6))
for category in data['category'].unique():
    category_data = data[data['category'] == category]
    plt.plot(category_data['age'], category_data['price'], label=category)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Line Plot - Age vs Price')
plt.legend()
plt.show()

# 箱线图（Box Plot）
plt.figure(figsize=(8, 6))
data.boxplot(column='price', by='category')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Box Plot - Price by Category')
plt.suptitle('')  # 移除默认的标题
plt.show()

这段代码将生成一个包含100个随机生成的样本的示例数据集，并根据这个数据集创建三个图表：

散点图（Scatter Plot）显示了年龄与价格之间的关系，根据性别进行了颜色编码。
折线图（Line Plot）显示了不同产品类别的价格随年龄变化的趋势，每个类别用不同的线条表示。
箱线图（Box Plot）显示了不同产品类别下的价格分布情况，可以比较不同类别之间的价格差异。
您可以根据需要修改数据集的大小和分布，以及图表的标题和标签等。