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：

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 snsdef 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 dataexcept FileNotFoundError:print(f"文件 {file_path} 未找到。")return Nonedef 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 datareturn Nonedef 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。