基于大数据技术新能源汽车销售分析代码

基于大数据技术对新能源汽车销售进行分析，通常涉及数据采集、清洗、处理和分析等多个步骤。以下是一个简化的Python示例代码框架，它使用pandas库处理CSV数据，然后运用matplotlib或seaborn等工具进行可视化：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1. 数据加载和预处理
data = pd.read_csv('新能源汽车销售.csv')  # 假设你有这样一个文件
data = data.dropna()  # 清理缺失值
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])  # 转换日期字段到datetime格式

# 2. 数据探索和特征工程
sales_by_month = data.groupby(data['日期'].dt.month)['销量'].sum()
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(sales_by_month.index, sales_by_month.values)
plt.title('新能源汽车月度销量')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销量')

# 3. 特征选择和建模 (如果需要预测)
features = ['车型', '地区', '价格']  # 可能的特征列名
X = data[features]
y = data['销量']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 使用适合的大数据分析模型，如随机森林或线性回归（这里仅展示基础版本）
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 4. 模型评估和结果可视化
predictions = model.predict(X_test)
plt.scatter(y_test, predictions)
plt.xlabel('真实销量')
plt.ylabel('预测销量')