python电商市场分析代码

在Python中进行电商市场分析，通常会涉及数据收集、数据清洗、数据处理、数据分析和可视化等多个步骤。以下是一个简单的概述，具体的代码实现可能需要根据实际使用的库（如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn等）和具体需求编写：

1. **数据收集**:
使用Python的`requests`库从公开API（如公开的电商数据集或爬虫）获取数据。

import requests

url = "https://example.com/ecommerce_data"
response = requests.get(url)
data = response.json()

2. **数据清洗**:
利用Pandas处理缺失值、异常值和不一致的数据格式。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df = df.dropna()  # 删除缺失值

3. **数据处理**:
数据可能需要分词、编码、标准化等预处理步骤。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['product_description'])

4. **数据分析**:
对数据进行描述性统计，例如销售额分析、用户行为分析、产品类别分布等。

df['sales'].describe()  # 描述销售情况

5. **可视化**:
使用Matplotlib和Seaborn生成图表展示结果。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df['sales'], bins=10)
plt.title('Sales Distribution')
plt.show()