设计与实现一个水果价格数据分析应用系统，具有以下功能，数据爬取功能，数据预处理，数据统计功能，可视化分析功能，分类或预测功能代码

设计与实现一个基于Python的数据分析应用系统，用于分析水果价格，可以按照以下步骤进行：

1. **数据爬取**:
- 使用Python的requests库或者BeautifulSoup等工具，从互联网上的公开市场、电商平台或者API获取实时或历史的水果价格数据。
- 示例代码（假设目标网站有HTML结构）:

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   def fetch_price(url):
       response = requests.get(url)
       soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
       price_data = soup.find_all('span', class_='fruit-price') # 根据实际HTML结构查找元素
       return [item.text for item in price_data]

2. **数据预处理**:
- 数据清洗：去除无用字符，转换数据格式（如将字符串转为数字），填充缺失值。
- 示例代码:

   def preprocess_data(raw_data):
       cleaned_data = []
       for price in raw_data:
           try:
               cleaned_price = float(price.replace('$', ''))  # 去除货币符号并转换为浮点数
               cleaned_data.append(cleaned_price)
           except ValueError:
               pass  # 忽略无法转换的值
       return cleaned_data

3. **数据统计**:
- 计算平均价、中位数、最大最小值等基本统计指标。

   def data_stats(data):
       mean = sum(data) / len(data)
       median = sorted(data)[len(data) // 2] if len(data) % 2 else (sorted(data)[len(data) // 2 - 1] + sorted(data)[len(data) // 2]) / 2
       return {'mean': mean, 'median': median}

4. **可视化分析**:
- 使用matplotlib或seaborn库绘制折线图、柱状图或箱线图展示价格趋势。

   import matplotlib.pyplot as plt

   def visualize_data(data, title):
       plt.plot(data)
       plt.title(title)
       plt.xlabel('时间')
       plt.ylabel('价格')
       plt.show()

5. **分类或预测功能**:
- 如果需要对价格进行分类（如高端、中端和低端），可以训练机器学习模型，比如决策树、KNN或简单的阈值划分。
- 预测功能则需使用更复杂的算法，例如线性回归或神经网络来进行时间序列预测。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

def fruit_classification(prices, labels):
   X = prices.reshape(-1, 1)  # 将一维数组转化为二维
   y = labels
   model = DecisionTreeClassifier()  # 初始化模型
   model.fit(X, y)  # 拟合数据
   # 添加预测代码...