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大数据分析基础及应用案例:第三周学习报告 ——Matplotlib 学习报告

一、Pandas 进阶操作:数据合并与分组统计
Pandas 作为 Python 数据分析的核心库,其进阶操作能极大提升数据处理效率。本周重点攻克了数据合并(merge) 与分组统计(groupby) 两大高频操作,并结合商品销售数据完成实践,深刻理解了多表整合与按维度分析的业务价值。

  1. 数据合并(merge):多表关联的核心方法
    关键参数与应用场景
    merge 操作的核心参数决定了连接逻辑,需根据业务需求灵活选择:
    how:定义连接方式,是最关键的参数。内连接(inner)只保留两表都有的数据,外连接(outer)保留所有数据(无匹配项填充为缺失值),左连接(left)保留左表所有数据、匹配右表数据,右连接(right)则相反。实际中左连接用得最多,比如要保留所有商品信息,即使部分商品暂无销售记录。
    on:指定连接键,要求两表有相同名称的列,比如 “商品 ID”,直接用on="商品ID"即可关联。若两表连接键名称不同(如左表 “商品 ID”、右表 “product_id”),则用left_on和right_on分别指定。
    suffixes:处理列名重复问题。若两表有同名但含义不同的列,连接后会自动添加后缀区分,也可手动设置,比如suffixes=("_信息表", "_销售表"),避免列名混淆。
    通过这次实践,我明确了 merge 操作的核心逻辑:先确定 “要保留哪些数据”(选 how 参数),再找到 “连接的桥梁”(选 on/left_on/right_on),最后处理 “潜在的列名冲突”(用 suffixes),三步即可完成多表整合,为后续分析打下基础。
  2. 分组统计(groupby):按维度聚合分析
    groupby 操作是 “拆分 - 应用 - 合并”思想的经典实现。
    常用聚合函数与应用逻辑
    聚合函数是 groupby 的 “灵魂”,不同函数对应不同的分析目标:
    sum():求和,适用于计算 “总销量”“总销售额” 等累计指标,比如统计每个商品类别的总销量。
    mean():求均值,适用于计算 “平均单价”“平均销量” 等平均指标,比如对比不同类别商品的平均单价差异。
    count():计数,适用于统计 “商品数量”“销售次数” 等频次指标,比如统计每个类别下有多少件商品。
    agg():多函数聚合,可同时对不同列执行不同函数,效率更高。比如对 “销量” 求和、对 “单价” 求均值,只需一次操作即可完成,无需多次分组。
    这次实践让我意识到,groupby 的关键是 “选对分组维度” 和 “用对聚合函数”。
    二、Matplotlib 基础图表:让数据 “可视化说话”​
    Matplotlib 是 Python 最常用的可视化库,能将枯燥的数字转化为直观的图表,帮助快速发现数据规律。本周重点掌握了柱状图(对比分类数据)与折线图(展示趋势变化)的绘制逻辑,并结合商品销售数据实现可视化分析,深刻体会到 “一图胜千言” 的价值。Matplotlib是我在上这门课感觉有意思的地方,看到数据可以通过不同图​表可视化更直观地体现出来。
  3. 柱状图:对比商品类别销售指标​
    柱状图的核心优势是 “对比”,适用于展示不同类别的数据差异,比如对比不同商品类别的总销量、总销售额,能直观看出哪个类别表现更好。绘制时需关注 “数据准备”“图表美化”“结果解读” 三个环节,确保图表清晰、易懂、有价值。​
    通过这次实践,我总结出柱状图的绘制要点:数据要简洁(避免过多类别)、对比要明确(颜色、标签区分)、信息要完整(标题、标签、图例),这样才能让图表真正发挥 “传递信息” 的作用。​
  4. 折线图:展示商品销量时间趋势​
    折线图的核心优势是 “展示趋势”,适用于展示数据随时间的变化,比如分析某商品在不同日期的销量变化,能直观看出销售高峰、低谷,以及趋势走向(上升、下降、平稳)。绘制时需关注 “时间序列处理”“趋势凸显”“细节优化”,确保趋势清晰、易于解读。​
    这次实践让我明白,折线图的关键是 “时间维度的准确性” 和 “趋势的清晰性”:先确保时间序列有序(按日期排序),再通过折线颜色、标记点、网格线凸显趋势,最后结合业务场景解读趋势背后的原因,让可视化结果真正为决策服务。​
    三、综合案例:学生成绩多维度分析​
    为串联 NumPy、Pandas 与 Matplotlib 的核心能力,本周完成了 “学生成绩多维度分析” 案例,涵盖 “数据生成 - 清洗 - 统计 - 可视化” 全流程,不仅巩固了单工具的使用,更掌握了多工具协同的逻辑,体会到数据分析的完整闭环。​
    整体思路遵循数据分析的经典流程:先用 NumPy 生成模拟数据(符合正态分布,贴近真实成绩规律),再用 Pandas 进行数据清洗(计算总成绩、平均成绩)与统计分析(科目分布、班级对比、成绩排名),最后用 Matplotlib 可视化关键结果(科目对比、班级差异、排名分布、科目相关性),让分析结果更直观、更有说服力。​
    案例总结:多工具协同的价值​
    通过这个案例,我深刻体会到多工具协同的优势:NumPy 解决了 “数据来源” 问题(高效生成模拟数据),Pandas 解决了 “数据处理与分析” 问题(清洗、统计),Matplotlib 解决了 “数据展示” 问题(可视化),三者各司其职、相互配合,构成了数据分析的完整闭环。​
    同时,也总结出多工具协同的核心逻辑:先明确分析目标,再根据各工具的优势分配任务(NumPy 生成数据、Pandas 处理分析、Matplotlib 展示),最后通过结果整合形成结论。这种逻辑不仅适用于成绩分析,也适用于销售、运营等其他业务场景,为后续复杂数据分析打下了坚实基础。​
    四、学习总结与未来计划​
  5. 核心收获​
    本周学习围绕 “Pandas 进阶 - Matplotlib 基础 - 综合案例” 展开,核心收获有三点:​
    掌握了 Pandas 的 merge 与 groupby 操作,能独立完成多表整合与按维度统计,理解了 “数据关联” 与 “维度分析” 在业务中的核心价值;​
    熟练运用 Matplotlib 绘制柱状图与折线图,掌握了 “对比类图表” 与 “趋势类图表” 的绘制逻辑,能通过可视化传递数据规律;​
    完成综合案例,串联 NumPy、Pandas 与 Matplotlib,掌握了多工具协同的流程,体会到数据分析的完整闭环。​
  6. 不足与改进方向​
    同时也发现了一些不足:一是 Matplotlib 图表美化细节不足(如颜色搭配、字体大小),后续需学习更专业的美化技巧;二是综合案例的分析深度不够
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