jupyter notebook用户行为分析图
时间: 2025-05-09 15:20:54 浏览: 14
### 数据分析与可视化的实现方法
要在 Jupyter Notebook 中进行用户行为数据分析及可视化,可以利用多种库来完成这一目标。以下是具体的方法:
#### 使用 Pandas 进行数据处理
Pandas 是 Python 生态中最常用的库之一,用于结构化数据的操作和分析。它能够轻松加载、清洗以及转换数据以便后续的统计分析。
```python
import pandas as pd
# 假设有一个 CSV 文件记录了用户的操作日志
data = pd.read_csv('user_logs.csv')
# 查看前几条数据以了解其结构
print(data.head())
```
上述代码展示了如何读取存储有用户活动的日志文件,并初步查看数据的内容[^1]。
#### 利用 bqplot 实现交互式绘图
对于更复杂的视觉需求或者当需要动态调整参数观察变化趋势时,`bqplot` 提供了一个优秀的解决方案。该库允许开发者创建高度自定义且响应迅速的数据展示界面。
```python
from bqplot import *
# 创建简单的散点图作为例子说明
x_data = data['time']
y_data = data['action_count']
scatter_chart = Scatter(x=x_data, y=y_data,
scales={'x': DateScale(), 'y': LinearScale()},
colors=['blue'])
fig = Figure(marks=[scatter_chart], title="User Actions Over Time")
display(fig)
```
这里通过 `bqplot.Scatter` 构建了一幅时间序列上的动作计数分布图,帮助理解不同时间段内的活跃程度差异。
#### 结合 Matplotlib 或 Seaborn 绘制静态图形
如果只是想快速生成一些基础类型的图表而无需过多互动特性,则可以选择更为传统的 matplotlib 和 seaborn 库来进行绘制工作。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = sns.barplot(x='day', y='total_actions', hue='device_type', data=data)
for p in ax.patches:
height = p.get_height()
ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2.,
height + 3,
'{:1.0f}'.format(height),
ha="center")
plt.title('Daily Total User Actions by Device Type')
plt.show()
```
这段脚本使用 seaborn 的 barplot 函数制作柱状对比图,显示每日各类设备上总的用户行动次数,并标注数值于顶部位置[^2]。
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