python数据分析与应用（从数据获取到可视化）第四章代码

<think>好的，用户需要寻找《Python数据分析与应用》第四章相关的代码示例，特别是数据获取到可视化的部分。首先，我得确认第四章通常涵盖哪些内容。一般来说，第四章可能涉及数据清洗、处理以及基本的数据可视化技巧。根据提供的引用内容，特别是引用[3]中的示例，里面提到了使用pandas创建DataFrame，并结合matplotlib和seaborn进行可视化。这可能与用户的需求相关。 接下来，我需要整理相关的代码示例。引用[3]中的代码已经展示了如何手动创建DataFrame，并导入必要的库如numpy、matplotlib和seaborn。这可能属于数据准备阶段。然后，用户可能需要数据处理的步骤，比如数据清洗、聚合等，比如按商品计算销售额总和，这可以通过pandas的groupby实现。此外，可视化部分可能需要折线图展示销售额趋势，柱状图显示各商品销售情况，这些在示例中都有涉及。 然后考虑数据获取部分。除了手动创建数据，第四章可能还会涉及从外部文件（如CSV、Excel）或数据库导入数据。所以需要补充从CSV文件读取数据的代码示例，并展示如何处理缺失值，比如填充或删除，这属于数据清洗的步骤。 还要确保代码的完整性和正确性。例如，在可视化部分，使用plt.show()来显示图表，以及设置图表标题和标签。此外，引用[2]提到了数据分析工具的使用，因此可能需要强调pandas、matplotlib和seaborn在数据处理和可视化中的作用。 用户可能需要更多的示例，比如使用真实数据集，但考虑到引用中提供的是手动创建的示例数据，可能书中也是类似的方法。因此，保持示例简单易懂，同时覆盖数据获取、处理、分析和可视化的整个流程是关键。 最后，生成相关问题时要围绕数据处理步骤、可视化方法、工具库使用以及实际应用展开，帮助用户深入理解每个环节。需要确保问题覆盖了用户可能感兴趣的方面，比如如何处理缺失数据，选择可视化工具的原因，以及数据聚合的方法等。</think>以下是《Python数据分析与应用》第四章相关代码的示例，涵盖数据获取到可视化的典型流程： ### 一、数据获取与清洗 ```python # 引用[3]中的数据创建方式扩展 import pandas as pd import numpy as np # 从CSV文件读取数据（示例路径） df = pd.read_csv('sales_data.csv', parse_dates=['日期']) # 处理缺失值 df['销售额'] = df['销售额'].fillna(df['销售额'].mean()) # 均值填充 df.dropna(subset=['商品'], inplace=True) # 删除商品列空值 ``` ### 二、数据分析处理 ```python # 按商品分类统计（引用[3]扩展） daily_sales = df.groupby('日期')['销售额'].sum() category_sales = df.groupby('商品')['销售额'].agg(['sum','mean','count']) ``` ### 三、数据可视化 ```python # 使用引用[3]的库导入 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 销售额趋势图 plt.figure(figsize=(10,6)) sns.lineplot(x=df['日期'], y=df['销售额'], hue=df['商品']) plt.title('商品销售趋势分析') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 商品销售占比饼图 category_sales['sum'].plot.pie(autopct='%1.1f%%') plt.ylabel('') # 隐藏默认y轴标签 plt.title('商品销售额占比分布') plt.show() ``` ### 四、高级分析示例 ```python # 使用seaborn绘制箱线图（引用[2]提及的可视化方法） plt.figure(figsize=(8,5)) sns.boxplot(x='商品', y='销售额', data=df) plt.title('不同商品销售额分布对比') plt.show() ``` [^1]: 代码框架参考Python数据分析基础操作 [^2]: 可视化方法来自常用Python数据分析工具 [^3]: 数据创建方式引用自DataFrame构建示例