Python实例题:ebay在线拍卖数据分析

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Python实例题

题目

实现思路

代码实现

代码解释

[read_auction_data 函数:](#read_auction_data 函数:)

[clean_auction_data 函数:](#clean_auction_data 函数:)

[exploratory_analysis 函数:](#exploratory_analysis 函数:)

[visualize_auction_data 函数:](#visualize_auction_data 函数:)

主程序:

运行思路

注意事项

Python实例题

题目

ebay在线拍卖数据分析

实现思路

  • 数据读取 :使用 pandas 库读取 eBay 拍卖数据的 CSV 文件。
  • 数据清洗:处理缺失值、重复值,转换数据类型等,确保数据质量。
  • 探索性分析:计算一些基本的统计指标,如平均成交价、不同类别商品的拍卖情况等。
  • 数据可视化 :使用 matplotlibseaborn 库将分析结果以图表形式展示。

代码实现

python 复制代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


def read_auction_data(file_path):
    """
    读取 eBay 拍卖数据文件
    :param file_path: 数据文件的路径
    :return: 读取到的 DataFrame 数据
    """
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        return data
    except FileNotFoundError:
        print(f"文件 {file_path} 未找到。")
        return None


def clean_auction_data(data):
    """
    清洗 eBay 拍卖数据
    :param data: 原始拍卖数据 DataFrame
    :return: 清洗后的 DataFrame 数据
    """
    if data is not None:
        # 处理缺失值
        data = data.dropna()
        # 处理重复值
        data = data.drop_duplicates()
        return data
    return None


def exploratory_analysis(data):
    """
    对 eBay 拍卖数据进行探索性分析
    :param data: 清洗后的拍卖数据 DataFrame
    """
    if data is not None:
        # 计算平均成交价
        average_final_price = data['final_price'].mean()
        print(f"平均成交价: {average_final_price:.2f}")

        # 按商品类别分组,计算不同类别商品的平均成交价
        category_avg_price = data.groupby('category')['final_price'].mean()
        print("不同类别商品的平均成交价:")
        print(category_avg_price)


def visualize_auction_data(data):
    """
    可视化 eBay 拍卖数据
    :param data: 清洗后的拍卖数据 DataFrame
    """
    if data is not None:
        # 绘制成交价的直方图
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        sns.histplot(data['final_price'], kde=True)
        plt.title('成交价分布直方图')
        plt.xlabel('成交价')
        plt.ylabel('频数')
        plt.show()

        # 绘制不同类别商品平均成交价的柱状图
        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('不同类别商品的平均成交价')
        plt.xlabel('商品类别')
        plt.ylabel('平均成交价')
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.show()


if __name__ == "__main__":
    file_path = 'ebay_auction_data.csv'
    # 读取数据
    auction_data = read_auction_data(file_path)
    # 清洗数据
    cleaned_data = clean_auction_data(auction_data)
    # 探索性分析
    exploratory_analysis(cleaned_data)
    # 可视化数据
    visualize_auction_data(cleaned_data)
    

代码解释

read_auction_data 函数

  • 利用 pandasread_csv 函数读取 eBay 拍卖数据文件。
  • 处理文件未找到的异常情况。

clean_auction_data 函数

  • 使用 dropna 方法删除包含缺失值的行。
  • 使用 drop_duplicates 方法删除重复的行。

exploratory_analysis 函数

  • 计算所有拍卖商品的平均成交价。
  • 按商品类别分组,计算不同类别商品的平均成交价。

visualize_auction_data 函数

  • 绘制成交价的直方图,展示成交价的分布情况。
  • 绘制不同类别商品平均成交价的柱状图,直观比较不同类别商品的平均成交价。

主程序

  • 定义 eBay 拍卖数据文件的路径。
  • 依次调用上述函数,完成数据读取、清洗、探索性分析和可视化的操作。

运行思路

  • 安装依赖库 :确保已经安装了 pandasmatplotlibseaborn 库,可以使用以下命令进行安装:
python 复制代码
pip install pandas matplotlib seaborn
  • 准备数据文件 :准备好名为 ebay_auction_data.csv 的数据文件,文件中应包含 final_price(最终成交价)和 category(商品类别)等列。
  • 运行脚本 :在终端中运行 python ebay_auction_analysis.py,即可完成 eBay 拍卖数据的分析和可视化。

注意事项

  • 数据格式:确保数据文件的格式为 CSV,并且列名与代码中的列名一致。
  • 缺失值处理:代码中简单地删除了包含缺失值的行,在实际应用中,可能需要根据具体情况选择更合适的处理方法,如插值法。
  • 数据规模:如果数据规模较大,可能需要考虑使用更高效的数据分析方法或工具,以提高分析效率。
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