2026/2/6 19:16:03
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创建一个Python数据分析项目#xff0c;使用pandas和matplotlib处理并可视化提供的CSV销售数据。要求#xff1a;1) 数据清洗#xff08;处理缺失值、异常值#xff09;2) 按月…快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容创建一个Python数据分析项目使用pandas和matplotlib处理并可视化提供的CSV销售数据。要求1) 数据清洗处理缺失值、异常值2) 按月份统计销售额 3) 生成柱状图展示月度销售趋势 4) 找出最畅销的5种产品并生成饼图。提供示例CSV数据格式代码要包含详细注释。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果今天想和大家分享一个用Python做数据分析的实战案例整个过程在InsCode(快马)平台上完成特别适合刚入门数据分析的朋友。这个项目主要用到了pandas和matplotlib这两个经典库从数据清洗到可视化一气呵成。数据准备阶段假设我们拿到了一份电商销售数据的CSV文件包含订单ID、产品名称、销售日期、销售额等字段。原始数据往往存在各种问题比如日期格式不统一、销售额有负值、部分产品名称为空等。这时候就需要先做数据清洗。处理缺失值与异常值用pandas读取数据后首先检查缺失值。对于产品名称缺失的记录如果是少量可以直接删除对于销售额字段的缺失可以用该产品的平均销售额填充。异常值方面要特别注意负数的销售额和明显偏离正常范围的数值这些都需要根据业务逻辑进行修正或剔除。按月统计销售额清洗后的数据就可以进行分析了。先把销售日期转换为datetime类型然后提取月份信息。用groupby按月份分组对销售额求和。这里有个小技巧可以用resample方法直接按月份重采样比手动分组更简洁。可视化销售趋势得到月度销售额数据后用matplotlib绘制柱状图。建议设置合适的图形大小添加标题和坐标轴标签调整柱子颜色和间距让图表更美观。如果想更直观还可以在柱顶添加具体数值标签。分析热销产品统计各产品的总销售额按降序排列后取前5名。绘制饼图时要注意设置autopct参数显示百分比并适当调整起始角度让图表更平衡。对于占比很小的品类可以考虑合并为其他类别。整个过程中InsCode(快马)平台的实时预览功能特别实用每写完一段代码都能立即看到效果。而且不需要配置本地环境打开网页就能直接开干对新手特别友好。最让我惊喜的是部署功能完成的分析结果可以一键发布成可访问的网页方便分享给同事或客户。相比传统方式省去了服务器配置的麻烦整个过程非常流畅。几点实用建议 - 数据清洗阶段要多做统计描述比如describe()能快速发现异常值 - 可视化时记得添加必要的文字说明避免产生歧义 - 可以尝试用seaborn库让图表更专业美观 - 重要步骤都加上注释方便后续维护这个案例虽然简单但涵盖了数据分析的标准流程。在InsCode(快马)平台上实践特别高效推荐大家试试看。快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容创建一个Python数据分析项目使用pandas和matplotlib处理并可视化提供的CSV销售数据。要求1) 数据清洗处理缺失值、异常值2) 按月份统计销售额 3) 生成柱状图展示月度销售趋势 4) 找出最畅销的5种产品并生成饼图。提供示例CSV数据格式代码要包含详细注释。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果