python可视化分析案例_Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例（附源码）

好的，我可以为你提供一个Python+pandas+matplotlib的数据分析与可视化案例，包括源码。这个案例是基于一个汽车销售数据集的分析，目的是探索不同汽车品牌的销售情况以及价格分布等信息。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df = pd.read_csv("car_sales.csv")

接下来，我们可以先对数据集进行一些基本的探索，例如查看数据集的前几行、统计描述等：

# 查看前几行数据
print(df.head())

# 统计描述
print(df.describe())

然后，我们可以通过使用pandas的groupby()函数对不同品牌的销售情况进行分组统计，然后绘制柱状图进行可视化：

# 按品牌分组统计销售量
brand_sales = df.groupby("Brand")["Units Sold"].sum()
print(brand_sales)

# 绘制柱状图
brand_sales.plot(kind="bar")
plt.title("Car Sales by Brand")
plt.xlabel("Brand")
plt.ylabel("Units Sold")
plt.show()

接着，我们可以通过使用pandas的cut()函数将价格范围分段，然后绘制直方图进行价格分布的可视化：

# 将价格范围分段
price_bins = pd.cut(df["Sale Price"], 10)
print(price_bins.value_counts())

# 绘制直方图
df["Sale Price"].plot(kind="hist", bins=10)
plt.title("Price Distribution")
plt.xlabel("Price Range")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

最后，我们可以将以上的可视化结果组合在一起，形成一个完整的数据分析和可视化报告：

# 按品牌分组统计销售量
brand_sales = df.groupby("Brand")["Units Sold"].sum()

# 绘制柱状图
brand_sales.plot(kind="bar")
plt.title("Car Sales by Brand")
plt.xlabel("Brand")
plt.ylabel("Units Sold")
plt.show()

# 将价格范围分段
price_bins = pd.cut(df["Sale Price"], 10)

# 绘制直方图
df["Sale Price"].plot(kind="hist", bins=10)
plt.title("Price Distribution")
plt.xlabel("Price Range")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

以上就是一个简单的Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例，你可以通过这个案例学习如何使用这些工具进行数据分析和可视化。如果你想查看完整的源码，可以在这里找到：https://github.com/ChitGPT/Python-Data-Analysis-and-Visualization-Examples/blob/main/Car_Sales_Analysis.py