数据分析之Pandas必知必会

pip install pandas
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import pandas as pd
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data = pd.read_csv('path/to/your/csvfile.csv')
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data.head()  # 查看前五行
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# 选择某一列
data['column_name']
# 选择多列
data[['column1', 'column2']]
# 基于条件的选择
data[data['column'] > 0]
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# 填充缺失值
data.fillna(value)


# 删除缺失值
data.dropna()
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# 添加新列
data['new_column'] = data['column1'] + data['column2']


# 数据分组
grouped = data.groupby('column')
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data.plot(kind='line')
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您将使用 Python 的 Pandas 库对一个假设的销售数据集进行分析。这个数据集包含以下列：Date（日期，格式为YYYY-MM-DD），Product（产品名称），Category（产品类别），Quantity（销售数量），UnitPrice（单价），和 Country（国家）。
请完成以下任务：
数据加载与预处理：
加载数据集（可以假设为CSV格式，文件名为sales_data.csv）。
检查并处理任何缺失或异常值。
数据转换：
添加一个新列 TotalSales，表示每笔交易的总销售额（Quantity * UnitPrice）。
数据筛选：
筛选出2023年的所有记录。
选择 TotalSales 在前50%的记录。
数据分析：
计算每个国家的总销售额，并找出销售额最高的国家。
计算每种产品类别的平均单价，并找出平均单价最高的产品类别。
数据可视化：
绘制一个图表，展示每个月的总销售额趋势。
绘制一个图表，显示每个国家的总销售额分布。
高级分析（可选）：
识别每个国家销售额增长最快的产品类别。
使用适当的统计方法，分析不同国家之间销售量的差异性。
请注意，您可能需要使用到的 Pandas API 包括但不限于：read_csv、dropna、fillna、groupby、agg、plot 等。此外，您可能还需要使用到 Matplotlib 或 Seaborn 库进行数据可视化。
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import pandas as pd




# Creating the data
data = {
    "Date": ["2023/1/5", "2023/1/6", "2023/1/7", "2023/1/8", "2023/1/9", "2023/1/10",
             "2023/1/12", "2023/1/13", "2023/1/14", "2023/1/15", "2023/1/16", "2023/1/17",
             "2023/1/18", "2023/1/19", "2023/1/20", "2023/1/21", "2023/1/22", "2023/1/23",
             "2023/1/24", "2023/1/25", "2023/1/26", "2023/1/27", "2023/1/28", "2023/1/29",
             "2023/1/30"],
    "Product": ["Almond Delight", "Best Brew Coffee", "Organic Tea", "Choco Cookies", 
                "Spicy Nuts", "Lemonade Juice", "Green Tea", "Energy Bar", 
                "Sparkling Water", "Granola Crunch", "Herbal Tea", "Nutty Bar", 
                "Fresh Lemon Juice", "Exotic Trail Mix", "Espresso", "Chocolate Biscuits",
                "Mint Tea", "Savory Nuts", "Cold Brew Coffee", "Peanut Butter Cup",
                "Fruit Tea", "Honey Almonds", "Iced Coffee", "Salted Peanuts", "Ginger Tea"],
    "Category": ["Snacks", "Beverages", "Beverages", "Snacks", "Snacks", "Beverages",
                 "Beverages", "Snacks", "Beverages", "Snacks", "Beverages", "Snacks",
                 "Beverages", "Snacks", "Beverages", "Snacks", "Beverages", "Snacks",
                 "Beverages", "Snacks", "Beverages", "Snacks", "Beverages", "Snacks", "Beverages"],
    "Quantity": [50.0, 30.0, 20.0, 80.0, 60.0, 40.0, 55.0, 45.0, 65.0, 30.0, 
                 25.0, 40.0, 75.0, 55.0, 20.0, 50.0, 70.0, 65.0, 35.0, 45.0,
                 55.0, 50.0, 60.0, 70.0, 40.0],
    "UnitPrice": [2.5, 3.0, 4.0, 1.5, 2.0, 3.5, 3.0, 2.5, 1.0, 3.5, 
                  4.5, 2.0, 2.0, 2.8, 3.0, 1.5, 2.5, 2.2, 3.5, 2.5,
                  3.0, 2.5, 2.0, 1.8, 3.5],
    "Country": ["USA", "Canada", "UK", "Australia", "India", "USA", 
                "Australia", "Canada", "India", "USA", "Canada", "UK", 
                "Australia", "India", "USA", "UK", "Australia", "Canada", 
                "India", "USA", "Canada", "UK", "Australia", "India", "USA"],
    "TotalSales": [125.0, 90.0, 80.0, 120.0, 120.0, 140.0, 165.0, 112.5, 65.0, 105.0,
                   112.5, 80.0, 150.0, 154.0, 60.0, 75.0, 175.0, 143.0, 122.5, 112.5,
                   165.0, 125.0, 120.0, 126.0, 140.0]
}




# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df.head()
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