目錄
Python實例題
題目
實現思路
代碼實現
代碼解釋
read_auction_data?函數：
clean_auction_data?函數：
exploratory_analysis?函數：
visualize_auction_data?函數：
主程序：
運行思路
注意事項
Python實例題
題目
ebay在線拍賣數據分析
實現思路
- 數據讀取：使用?
pandas?庫讀取 eBay 拍賣數據的 CSV 文件。 - 數據清洗：處理缺失值、重復值，轉換數據類型等，確保數據質量。
- 探索性分析：計算一些基本的統計指標，如平均成交價、不同類別商品的拍賣情況等。
- 數據可視化：使用?
matplotlib?和?seaborn?庫將分析結果以圖表形式展示。
代碼實現
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsdef read_auction_data(file_path):"""讀取 eBay 拍賣數據文件:param file_path: 數據文件的路徑:return: 讀取到的 DataFrame 數據"""try:data = pd.read_csv(file_path)return dataexcept FileNotFoundError:print(f"文件 {file_path} 未找到。")return Nonedef clean_auction_data(data):"""清洗 eBay 拍賣數據:param data: 原始拍賣數據 DataFrame:return: 清洗后的 DataFrame 數據"""if data is not None:# 處理缺失值data = data.dropna()# 處理重復值data = data.drop_duplicates()return datareturn Nonedef exploratory_analysis(data):"""對 eBay 拍賣數據進行探索性分析:param data: 清洗后的拍賣數據 DataFrame"""if data is not None:# 計算平均成交價average_final_price = data['final_price'].mean()print(f"平均成交價: {average_final_price:.2f}")# 按商品類別分組，計算不同類別商品的平均成交價category_avg_price = data.groupby('category')['final_price'].mean()print("不同類別商品的平均成交價:")print(category_avg_price)def visualize_auction_data(data):"""可視化 eBay 拍賣數據:param data: 清洗后的拍賣數據 DataFrame"""if data is not None:# 繪制成交價的直方圖plt.figure(figsize=(10, 6))sns.histplot(data['final_price'], kde=True)plt.title('成交價分布直方圖')plt.xlabel('成交價')plt.ylabel('頻數')plt.show()# 繪制不同類別商品平均成交價的柱狀圖category_avg_price = data.groupby('category')['final_price'].mean()plt.figure(figsize=(10, 6))sns.barplot(x=category_avg_price.index, y=category_avg_price.values)plt.title('不同類別商品的平均成交價')plt.xlabel('商品類別')plt.ylabel('平均成交價')plt.xticks(rotation=45)plt.show()if __name__ == "__main__":file_path = 'ebay_auction_data.csv'# 讀取數據auction_data = read_auction_data(file_path)# 清洗數據cleaned_data = clean_auction_data(auction_data)# 探索性分析exploratory_analysis(cleaned_data)# 可視化數據visualize_auction_data(cleaned_data)代碼解釋
-
read_auction_data?函數：- 利用?
pandas?的?read_csv?函數讀取 eBay 拍賣數據文件。 - 處理文件未找到的異常情況。
- 利用?
-
clean_auction_data?函數：- 使用?
dropna?方法刪除包含缺失值的行。 - 使用?
drop_duplicates?方法刪除重復的行。
- 使用?
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exploratory_analysis?函數：- 計算所有拍賣商品的平均成交價。
- 按商品類別分組，計算不同類別商品的平均成交價。
-
visualize_auction_data?函數：- 繪制成交價的直方圖，展示成交價的分布情況。
- 繪制不同類別商品平均成交價的柱狀圖，直觀比較不同類別商品的平均成交價。
-
主程序：
- 定義 eBay 拍賣數據文件的路徑。
- 依次調用上述函數，完成數據讀取、清洗、探索性分析和可視化的操作。
運行思路
- 安裝依賴庫：確保已經安裝了?
pandas、matplotlib?和?seaborn?庫，可以使用以下命令進行安裝：
pip install pandas matplotlib seaborn
- 準備數據文件：準備好名為?
ebay_auction_data.csv?的數據文件，文件中應包含?final_price（最終成交價）和?category（商品類別）等列。 - 運行腳本：在終端中運行?
python ebay_auction_analysis.py，即可完成 eBay 拍賣數據的分析和可視化。
注意事項
- 數據格式：確保數據文件的格式為 CSV，并且列名與代碼中的列名一致。
- 缺失值處理：代碼中簡單地刪除了包含缺失值的行，在實際應用中，可能需要根據具體情況選擇更合適的處理方法，如插值法。
- 數據規模：如果數據規模較大，可能需要考慮使用更高效的數據分析方法或工具，以提高分析效率。
