Pandas-小米手机不同价格区间与销量对比分析

Pandas是一个强大的数据处理库，用于Python编程语言，特别适合于数据分析任务，包括清洗、转换和探索数据。对于小米手机的价格区间与销量对比分析，你可以按照以下步骤使用Pandas：

1. **数据加载**：首先，你需要导入必要的库并读取包含小米手机销售数据的数据文件，可以是CSV、Excel或其他结构化的数据源。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('xiaomi_sales_data.csv')

2. **数据预处理**：检查数据是否有缺失值或异常，并根据需要进行清洗。确认"价格"和"销量"列的名称正确。

df = df.dropna(subset=['price', 'sales'])  # 删除缺失价格或销量的行

3. **分段数据**：将价格划分为几个区间，比如按每100元为一组。可以使用`pd.cut()`函数创建新的类别列。

price_bins = [0, 100, 200, 500, 1000, float('inf')]  # 定义价格区间
df['price_range'] = pd.cut(df['price'], price_bins)

4. **聚合数据**：对每个价格区间计算销量统计，例如总销量、平均销量等。

grouped_stats = df.groupby(['price_range']).agg({'sales': ['sum', 'mean']})

5. **可视化**：绘制条形图或柱状图展示每个价格区间的销量对比。

import matplotlib.pyplot as plt
grouped_stats.plot(kind='bar', figsize=(10, 6))
plt.xlabel('价格区间')
plt.ylabel('销量')
plt.title('小米手机不同价格区间销量对比')
plt.show()