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        小紅書達(dá)人帶你學(xué)習(xí)DataFrame的統(tǒng)計(jì)

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:syq
        時(shí)間: 2022-08-12 13:42:00 1660282920

          現(xiàn)在直播帶貨太火了,宋宋最近也在小紅書上敗家了好幾單,身為程序員的宋宋有點(diǎn)不甘心。拿到了一份小紅書直播帶貨榜數(shù)據(jù)分析下,看一看小紅書的賣貨實(shí)力和用戶分析?本案例主要針對(duì)DataFrame的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和排序知識(shí)點(diǎn)的講解。

        DataFrame的統(tǒng)計(jì)

          ### 數(shù)據(jù)展示與清洗

          首先了解下我們即將使用的數(shù)據(jù)book.csv(獲取數(shù)據(jù)文末可以網(wǎng)盤下載):

          ```python

          import pandas as pd

          import numpy as np

          import random

          from matplotlib import pyplot as plt

          from pyecharts.charts import Boxplot

          df= pd.read_csv("book.csv")

          df.info()

          ```

          結(jié)果:  

        屏幕快照 2021-07-22 下午4.46.08

          數(shù)據(jù)內(nèi)容如下:  

        屏幕快照 2021-07-22 下午5.28.50

          其中每列表示如下:

          > 數(shù)據(jù)說明 這是一個(gè)關(guān)于用戶在小紅書購(gòu)買金額的數(shù)據(jù)集, 共有29452條數(shù)據(jù), 7個(gè)變量。

          >

          > (1) revenue 用戶下單的購(gòu)買金額

          >

          > (2) 3rd_party_stores 用戶過往在app中從第三方購(gòu)買的數(shù)量,為0則代表只在自營(yíng)商品中購(gòu)買

          >

          > (3) Gender 性別 1:男 ,0:女 ,未知?jiǎng)t空缺

          >

          > (4) Engaged_last_30 最近30天在app上有參與重點(diǎn)活動(dòng)(0:討論,1:賣家秀的活動(dòng))

          >

          > (5) Lifecycle 生命周期分為A,B,C (分別對(duì)應(yīng)注冊(cè)A:6個(gè)月內(nèi),B:1年內(nèi),C:2年內(nèi))

          >

          > (6) days_since_last_order 最近一次下單距今的天數(shù) (小于1則代表當(dāng)天有下單)

          >

          > (7)previous_order_amount 以往累積的用戶購(gòu)買金額

          大家都知道我們?cè)诜治鰯?shù)據(jù)前都會(huì)判斷下,是否存在空缺值,重復(fù)值、異常值等,即進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗。

          ```python

          df.isnull().any()

          ```  

        屏幕快照 2021-07-22 下午4.53.14

          ```

          df.duplicated().any()

          ```

          結(jié)果是:

          > True

          說明存在空缺值和重復(fù)值,于是我們要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

          ```python

          # 去除重復(fù)數(shù)值和缺失數(shù)值

          df.drop_duplicates(inplace=True)

          df.reset_index(drop=True,inplace=True)

          df.replace('nan',np.nan,inplace=True)

          #把性別、年齡、用戶過往中為nan的數(shù)值分別用隨機(jī)、平均值、隨機(jī)替代

          df.fillna(value={"gender":random.choice([1.0,0.0]),"age":round(df["age"].mean(),0),"engaged_last_30":random.choice([1.0,0.0])},inplace=True)

          df.head()

          ```

          結(jié)果:  

        屏幕快照 2021-07-22 下午5.29.56

          我們可以發(fā)現(xiàn)個(gè)別數(shù)據(jù)的列名比較長(zhǎng),所以我們需要簡(jiǎn)化部分columns的命名使用rename方法,這樣方便我們后續(xù)的使用

          ```python

          df=df.rename(columns={

          "engaged_last_30": "engage",

          df.keys()[5]: "last_order",

          "previous_order_amount":"accumulation",

          "3rd_party_stores":"3rd"})

          ```

          結(jié)果:  

        屏幕快照 2021-07-22 下午5.34.45

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