西昌新站seo,wordpress时间云储存,网络营销是干嘛的,网易那个自己做游戏的网站是什么原因原始数据#xff1a;
日期名称类型所属区拥挤指数速度客流指数20240405世界之花假日广场购物;购物中心大兴区2.46621.369.4920240405华润五彩城购物;购物中心海淀区2.01329.7111.1720240405北京市百货大楼购物;购物中心东城区1.85615.938.2320240405apm购物;购物中心东城区1.…原始数据
日期名称类型所属区拥挤指数速度客流指数20240405世界之花假日广场购物;购物中心大兴区2.46621.369.4920240405华润·五彩城购物;购物中心海淀区2.01329.7111.1720240405北京市百货大楼购物;购物中心东城区1.85615.938.2320240405apm购物;购物中心东城区1.8516.0510.3220240405万达广场(北京丰台西铁营店)购物;购物中心丰台区1.71931.329.8620240405悠唐购物中心购物;购物中心朝阳区1.64123.937.2820240405世纪金源购物中心购物;购物中心海淀区1.61828.5628.2120240405燕莎奥特莱斯购物中心(北京店)购物;购物中心朝阳区1.58128.98.7620240405三里屯太古里购物;购物中心朝阳区1.53628.477.7920240405北京SKP购物;购物中心朝阳区1.51530.867.87
效果图
交通健康数据分析与可视化全过程保姆级教学
在现代城市生活中交通健康是一个重要的议题它关系到人们的出行效率和生活质量。通过对交通数据的分析和可视化我们可以更好地理解交通状况为城市规划和政策制定提供支持。本文将详细介绍如何从数据收集、分析到可视化的全过程以上述表格中的购物中心交通数据为例带你一步步掌握交通健康分析的技能。
第一步数据收集
数据是分析的基础。我们需要收集关于交通的各种数据包括但不限于交通流量、速度、事故率、公共交通使用情况等。在这个例子中我们已经拥有了一组关于不同购物中心的交通数据包括日期、名称、类型、所属区、拥挤指数、速度和客流指数。
第二步数据清洗
在开始分析之前我们需要确保数据的准确性和完整性。数据清洗包括去除重复值、填补缺失值、纠正错误等步骤。例如我们需要检查上述表格中是否有重复的记录是否有缺失的数值以及是否有不合理的数据如速度或客流指数异常高或低。
第三步数据分析
数据分析的目的是从中提取有价值的信息。我们可以使用统计方法来分析数据例如计算平均速度、拥挤指数和客流指数找出最繁忙和最空闲的购物中心或者分析不同区域的交通状况。
描述性统计
首先我们可以计算每个指标的平均值、中位数、标准差等来了解数据的基本情况。
相关性分析
接下来我们可以用相关性分析来探究不同指标之间的关系。例如拥挤指数和客流指数之间是否存在正相关速度是否与拥挤指数负相关
第四步数据可视化
数据可视化是将分析结果以图形的形式展现出来使得信息更加直观易懂。我们可以使用各种图表如柱状图、折线图、散点图等来展示我们的分析结果。
柱状图
我们可以用柱状图来展示不同购物中心的拥挤指数和客流指数这样可以直观地比较它们的交通状况。
折线图
折线图可以用来展示时间序列数据。例如我们可以绘制一天中不同时间点的交通速度变化图来分析交通状况的日变化规律。
散点图
散点图可以用来展示两个变量之间的关系。例如我们可以在散点图上展示拥挤指数与客流指数的关系。
第五步结果解释与应用
最后一步是将我们的分析结果解释给相关利益方如城市规划者、交通管理部门等并提出可能的改进建议。例如如果某个购物中心的交通状况特别拥挤我们可能建议增加公共交通服务或者改善道路设施。
结语
通过上述步骤我们不仅学会了如何进行交通健康数据分析与可视化还能够将这些技能应用到实际问题中为改善城市交通状况做出贡献。记住数据分析是一个迭代的过程我们可以根据反馈不断优化我们的分析方法和可视化效果。
class tools:def analysis(self ,csv_file_path ) :import pandas as pdprint(数据分析)# 步骤1: 读取CSV文件df pd.read_csv(csv_file_path)# 步骤2: 检查并处理缺失值# 检查数据中是否有缺失值print(Missing values before:)print(df.isnull().sum())# 删除含有缺失值的行df.dropna(inplaceTrue)# 再次检查是否有缺失值print(\nMissing values after:)print(df.isnull().sum())# 步骤3: 检查并处理重复值# 检查数据中是否有重复值print(\nDuplicate rows before:)print(df.duplicated().sum())# 删除重复的行df.drop_duplicates(inplaceTrue)# 再次检查是否有重复值print(\nDuplicate rows after:)print(df.duplicated().sum())# 步骤4: 对拥挤指数进行排序并找出前五个最拥挤的购物中心# 将拥挤指数列转换为数值类型以便进行数学运算和排序df[拥挤指数] pd.to_numeric(df[拥挤指数], errorscoerce)# 对拥挤指数进行降序排序sorted_df df.sort_values(by拥挤指数, ascendingFalse)# 获取前五个最拥挤的购物中心top_five_crowded_malls sorted_df.head(5)# 打印结果print(\nTop 5 most crowded shopping malls:)print(top_five_crowded_malls[[名称, 所属区, 拥挤指数, 速度, 客流指数]])square top_five_crowded_malls[[名称, 所属区, 拥挤指数, 速度, 客流指数]][名称].values.tolist()value top_five_crowded_malls[[名称, 所属区, 拥挤指数, 速度, 客流指数]][拥挤指数].values.tolist()return square,valuedef Visualization(self,x,y):from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as optsprint(数据可视化生成完毕)Bar: 柱状图对象。# 创建柱状图对象bar bar()# 添加 X 轴数据和 Y 轴数据bar.add_xaxis(x)bar.add_yaxis(拥挤指数, y)# 设置全局配置项bar.set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(titletitle), # 设置图表标题xaxis_optsopts.AxisOpts(type_category, name广场), # 设置 X 轴为类目轴并添加标签yaxis_optsopts.AxisOpts(name拥挤值), # 设置 Y 轴标签)# 返回柱状图对象return bar
