Python pandas 数据清洗与数据绘图实战

在Python中，pandas是一个非常强大的数据处理库。它提供了DataFrame这一数据结构，可以方便地处理各种类型的数据。此外，pandas还提供了丰富的数据清洗和预处理功能，如缺失值处理、数据类型转换、数据排序等。而matplotlib则是一个用于数据可视化的库，它可以绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。
下面我们将通过一个实战案例，介绍如何使用pandas进行数据清洗和数据可视化。假设我们有一个包含不完整数据的CSV文件，其中包含了用户购买商品的信息，包括商品名称、购买数量、购买时间等。我们需要从这些数据中提取有用的信息，并进行清洗和整理，最后使用matplotlib进行数据可视化。
首先，我们需要导入所需的库。这里我们需要导入pandas、matplotlib和numpy。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，我们读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。这里我们假设CSV文件的路径为’data.csv’。

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们需要对数据进行清洗和整理。首先，我们需要处理缺失值。这里我们使用fillna方法将缺失值填充为0。

df.fillna(0, inplace=True)

接下来，我们需要对数据进行分类和汇总。这里我们将按照商品名称进行分组，并计算每个商品的平均购买数量。

grouped = df.groupby('商品名称')['购买数量'].mean()

最后，我们使用matplotlib进行数据可视化。这里我们使用bar函数绘制柱状图，并添加标题和标签。

plt.bar(grouped.index, grouped)
plt.title('商品平均购买数量')
plt.xlabel('商品名称')
plt.ylabel('平均购买数量')
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(0, inplace=True)
grouped = df.groupby('商品名称')['购买数量'].mean()
plt.bar(grouped.index, grouped)
plt.title('商品平均购买数量')
plt.xlabel('商品名称')
plt.ylabel('平均购买数量')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先导入了所需的库，然后读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。接着，我们使用fillna方法处理缺失值，并使用groupby方法对数据进行分类和汇总。最后，我们使用bar函数绘制柱状图，并添加标题和标签。
需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的数据清洗和可视化过程可能更加复杂。此外，pandas还提供了丰富的数据处理功能，如数据排序、条件筛选、数据合并等，可以满足各种数据处理需求。同时，matplotlib也提供了丰富的图表类型和样式选项，可以根据实际需求选择合适的图表类型和样式。