用实战玩转pandas数据分析(一)——用户消费行为分析(python)

数据分析已经成为当下互联网行业排名前列且广泛应用的技能，而Python中的pandas库是其中最常用的数据处理工具之一。

在本篇文章中，我们将基于用户消费行为数据，介绍pandas库在数据分析中的应用，包括数据清洗、数据可视化、聚合分析等多个方面，力求让读者在实战中掌握pandas数据分析的技能。

准备数据

在开始数据分析前，首先需要一份可供分析的数据。本次数据我们选择淘宝商城的用户消费行为数据，包含四个字段：

1. 用户ID（user_id）
2. 购买日期（order_date）
3. 购买金额（order_money）
4. 购买商品数（order_products）

我们需要将数据从csv文件导入，通过pandas库中的read_csv方法导入数据并展示前几行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('consumer_behavior.csv', encoding='utf-8')
print(df.head())

输出结果：

    user_id order_date  order_money  order_products
0  10928323  2017/9/27       223.60               2
1  18491264  2016/5/11        39.90               1
2   7155830  2017/4/26       223.00               1
3   1611407  2017/1/10        30.00               1
4   9032154  2016/11/28      291.70               2

数据清洗

通过输出结果我们可以看到，导入数据有一些需要清洗的地方：

1. 购买日期（order_date）应该是datetime格式
2. 购买金额（order_money）应转化为float格式
3. 购买商品数（order_products）应为整数格式
4. 需要检查是否有缺失值（null值），如果有需要处理

针对以上问题，我们需要进行数据清洗。我们可以通过以下代码实现：

# 将日期转化为datetime格式
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])

# 将购买金额转化为float格式
df['order_money'] = df['order_money'].astype(float)

# 将购买商品数转化为整数格式
df['order_products'] = df['order_products'].astype(int)

# 检查是否有缺失值，并剔除
print('清洗前数据总量:', len(df))
df = df.dropna()
print('清洗后数据总量:', len(df))

输出结果：

清洗前数据总量: 150
清洗后数据总量: 150

可以看到，数据清洗后一共剩余150条数据，无任何缺失值。

数据可视化

了解数据清洗后，我们可以通过数据可视化的方式更好地了解数据的分布、概况等信息。Pandas库内置了许多绘图方法，例如plot、hist、boxplot等，方便我们进行数据可视化分析。

下面我们以“购买金额”为例进行数据可视化，展示其分布和概况：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制购买金额折线图
df = df.sort_values(by='order_date')
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['order_date'], df['order_money'])
plt.xlabel('Order Date')
plt.ylabel('Order Money')
plt.title('Money Trend of Purchase Behavior')

# 绘制购买金额的直方图
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
df['order_money'].hist(bins=30)
plt.xlabel('Order Money')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Money')
plt.show()

输出结果：

可以看到，通过两张图表展示了购买金额的分布和趋势，很好地反映了用户消费习惯。

聚合分析

在数据可视化后，我们还可以通过聚合分析更深入地了解数据并做出决策。例如，我们通过以下代码统计每个用户的消费行为，计算总消费金额、总购买次数、最近购买时间、平均购买金额等指标。

# 分组聚合求每个用户的总消费金额、总购买次数、最近购买时间、平均购买金额
df_group = df.groupby('user_id').agg({
    'order_money': 'sum',  
    'order_products': 'count',  
    'order_date': 'max',  
    'order_money': 'mean'  
})
print(df_group.head())

输出结果：

          order_money  order_products order_date
user_id                                         
9804784    104.420000               2 2017-08-12
10552731   111.883333               3 2015-05-02
10602796   170.769231              13 2017-08-31
10811222   128.040000               2 2017-09-06
10863980    39.900000               1 2016-01-04

可以看到，通过聚合分析，我们可以更好地了解每个用户的消费情况，并为推出相应的营销策略提供依据。

总结

本篇文章介绍了基于pandas库进行数据分析的全流程，包括准备数据、数据清洗、数据可视化、聚合分析等多个方面。掌握了这些技能，我们可以更好地了解数据背后的真实情况，并为后期的决策提供可靠的数据支持。

继续深入学习数据分析，可以使我们应对更多的数据清洗、数据可视化、聚合分析等场景，并通过数据驱动决策来优化业务流程和提升整体效率。