python 商品画像

要生成Python商品画像，你可以按照以下步骤进行数据预处理和特征提取：

1. 首先，导入所需的库，如numpy、pandas和matplotlib。使用以下代码导入常用包并读取数据：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 读取订单数据和用户信息数据
user_df = pd.read_csv('xjd_user_info.csv', delimiter='\t')
order_df = pd.read_csv('xjd_order_d.csv', delimiter='\t')

这将导入所需的常用库，并将订单数据和用户信息数据读取到DataFrame中。

2. 接下来，对数据进行处理和分析。你可以使用numpy和pandas库来清洗和整理数据，并使用matplotlib库绘制可视化图表。例如，你可以使用以下代码获取订单数据和用户信息数据的概览：

# 获取订单数据和用户信息数据的概览
order_df.head()
user_df.head()

3. 然后，根据需求选择合适的特征进行提取和分析。你可以使用pandas的数据透视表功能来计算特定特征的统计信息。例如，你可以使用以下代码计算用户的浏览和购买数量：

# 计算用户的浏览和购买数量
df_browse_buy = df.loc[(df['behavior_type']==1) | (df['behavior_type']==4), ['user_id', 'item_id', 'behavior_type', 'time']]
browse_not_buy = pd.pivot_table(df_browse_buy, index=['user_id', 'item_id'], columns=['behavior_type'], values=['time'], aggfunc=['count'])
browse_not_buy.columns = ['browse', 'buy']
browse_not_buy.fillna(0, inplace=True)

# 添加一列"browse_not_buy"，初始值为0
browse_not_buy['browse_not_buy'] = 0

# 根据条件设置"browse_not_buy"的值为1
browse_not_buy.loc[(browse_not_buy['browse'] > 0) & (browse_not_buy['buy'] == 0), 'browse_not_buy'] = 1

# 按用户分组计算浏览但未下单的数量，并添加到标签数据中
browse_not_buy = browse_not_buy.groupby('user_id')['browse_not_buy'].sum().reset_index()
labels = pd.merge(labels, browse_not_buy, how='left', on='user_id')
labels['browse_not_buy'] = labels['browse_not_buy'].apply(lambda x: '是' if x > 0 else '否')

这将计算每个用户的浏览但未下单的数量，并将结果添加到标签数据中。

4. 最后，根据提取的特征和需求，使用matplotlib库绘制商品画像的可视化图表。你可以根据具体需求选择不同的图表类型，并使用matplotlib的各种函数和参数进行自定义。例如，你可以使用以下代码绘制用户浏览但未下单的柱状图：

# 绘制用户浏览但未下单的柱状图
labels['browse_not_buy'].value_counts().plot(kind='bar', rot=0)
plt.xlabel('浏览但未下单')
plt.ylabel('数量')
plt.title('浏览但未下单用户数量')
plt.show()

这将绘制一个柱状图，显示浏览但未下单的用户数量。

根据具体需求和数据情况，你可以进一步提取和分析其他特征，并绘制不同类型的图表来生成Python商品画像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>