Python实例题：ebay在线拍卖数据分析

目录

Python实例题

题目

实现思路

代码实现

代码解释

read_auction_data 函数：

clean_auction_data 函数：

exploratory_analysis 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 matplotlib 和 seaborn 库将分析结果以图表形式展示。

代码实现

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 pandas 的 read_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 pandas、matplotlib 和 seaborn 库，可以使用以下命令进行安装：

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。