python汽车保险数据分析

Python是一种功能强大的编程语言，可以用于数据分析和可视化。在汽车保险领域，Python可以用于分析保险产品交叉销售和哪些因素有关。以下是一个简单的Python汽车保险数据分析的例子：

1. 导入必要的库和集

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('insurance.csv')

2. 数据清洗和预处理

# 查看数据集前5行
print(data.head())

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 删除缺失值
data = data.dropna()

# 查看数据集信息
print(data.info())

# 将性别和是否抽烟转换为数值型
data['sex'] = data['sex'].map({'male': 0, 'female': 1})
data['smoker'] = data['smoker'].map({'no': 0, 'yes': 1})

3. 数据分析和可视化

# 统计各个因素与保险费用的相关性
corr = data.corr()['charges'].sort_values(ascending=False)
print(corr)

# 绘制各个因素与保险费用的散点图
plt.scatter(data['age'], data['charges'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Charges')
plt.show()

plt.scatter(data['bmi'], data['charges'])
plt.xlabel('BMI')
plt.ylabel('Charges')
plt.show()

plt.scatter(data['children'], data['charges'])
plt.xlabel('Children')
plt.ylabel('Charges')
plt.show()

plt.scatter(data['smoker'], data['charges'])
plt.xlabel('Smoker')
plt.ylabel('Charges')
plt.show()

plt.scatter(data['sex'], data['charges'])
plt.xlabel('Sex')
plt.ylabel('Charges')
plt.show()