python图书数据分析A

### 使用Python进行图书数据分析的教程和资源

#### 数据获取
为了进行有效的图书数据分析，首先需要收集相关数据集。通常可以从公开的数据源获得这些信息，比如Goodreads API、Google Books API或是Kaggle上的各种图书评论与销售记录等数据集合[^4]。

#### 数据预处理
一旦获得了原始数据文件，在正式开始分析之前还需要做一系列准备工作来清洗并转换成适合后续操作的形式。这一步骤可能涉及去除重复条目、填补缺失值以及标准化某些字段的内容格式等问题。Pandas是一个非常适合用来完成这类任务的强大工具库[^1]。

import pandas as pd

# 加载CSV文件中的数据
df = pd.read_csv('books_data.csv')

# 查看前几行以了解其结构
print(df.head())

# 处理缺失值的一种方式——删除含有任何NA/NaN值的行
cleaned_df = df.dropna()

#### 探索性数据分析(EDA)
接下来是对数据执行初步调查的过程，旨在发现潜在模式或异常情况，并为进一步深入研究提供指导方向。Matplotlib 和 Seaborn 是两个广泛使用的绘图库，可以帮助创建直观易懂的图表展示结果；而Pyecharts则特别擅长制作交互式的可视化效果[^5]。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制直方图查看评分分布状况
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.histplot(data=cleaned_df['average_rating'], bins=30, kde=True)

plt.title('Distribution of Average Ratings')
plt.xlabel('Average Rating')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

#### 特征工程
基于业务理解和领域专业知识构建新的变量或将现有属性转化为更有利于模型理解的形式称为特征工程。例如计算每本书的好评率（即正面评价数量除以总评价数），或者提取出版日期中的月份部分作为季节因素考虑进去等等[^2]。

# 计算好评比例新列
cleaned_df['positive_rate'] = cleaned_df.apply(
    lambda row: (row.positive_reviews / row.total_reviews) if row.total_reviews != 0 else None,
    axis=1
)

#### 构建预测模型
当准备好高质量训练样本之后就可以尝试建立机器学习算法来进行分类、回归甚至聚类等各种类型的预测了。Scikit-Learn提供了丰富的API接口支持多种经典方法的选择与调优工作。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cleaned_df[['feature1', 'feature2']], cleaned_df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)