python带你分析网上二手车数据

前言

大家早好、午好、晚好吖~

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 直接显示图片
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

1.原始数据

guazi = pd.read_csv(r'../数据/guazi.csv')
guazi.head(20)

2.数据清洗

# 删除数据
# guazi.drop([4,9],inplace=True)
guazi = guazi[guazi['leixing'] != 'leixing']  # 清除异常值

# 删除重复值
guazi.drop_duplicates(inplace=True)

guazi.head(10)

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

guazi

3.数据可视化

## 3.1数据准备
## 3.2画图

# 二手车市场品牌占比

guazi['leixing'].isnull().sum()

guazi_pinpai = guazi['leixing'].apply(lambda x:x.split(' ')[0])
guazi_pinpai

import re
a =[]
for i in guazi_pinpai: #提取品牌
    if i.find("Smart") == -1 and i.find('Jeep') == -1 and i.find('MINI') and i.find('MG') and i.find('WEY'):
        a.append(re.search(r'^[\u4E00-\u9FA5]{2,4}',i).group())
    elif i.find('Jeep') == True:
          a.append('Jeep')
    elif i.find('MINI') == True:
          a.append('MINI')
    elif i.find('MG') == True:
          a.append('MG')
    elif i.find('WEY') == True:
          a.append('WEY')
    else:
        a.append('Smart')
guazi['pinpai'] = a
pinpai = guazi['pinpai'].value_counts()
z = guazi.groupby(by='pinpai')[['pinpai']].count()
z

z1 = z[z.values >= 10]
z1

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.axes(aspect='equal')  # 保证饼图是圆  不是默认的椭圆
plt.pie(x=z1.values,  # 数据
        labels=z1.index,   # 标签名称
        autopct='%.2f%%',  # 设置百分比格式  保留一位小数   
        radius = 5, # 设置饼图半径
        )
plt.title('失信人员组成')
plt.show()

4.得出结论

更细致的你们自己做结论去~

尾语

好了，我的这篇文章写到这里就结束啦！

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