import pandas as pd # Pandas 导入表格需要用到 import numpy as np # Numpy (version : 1.19.2) 进行数值运算或者矩阵运算 import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib 绘图包,也可以采用seaborn from sklearn.cluster import KMeans # Scikit Learn 机器学习聚类软件包,可以直接进行聚类 # 对客户年龄、年收入、年支出进行描述统计性分析 print(df[['客户年龄', '客户年收入', '客户年支出']].describe()) # 对客户性别进行计数 print(df['客户性别'].value_counts())续写这段代码,对客户年收入和消费指数进行聚类分析
时间: 2024-02-06 12:04:22 浏览: 23
很抱歉,这段代码缺失了导入csv文件的部分,因此无法直接对数据进行分析。以下是完整的代码,包括导入csv文件和对数据进行聚类分析:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 导入csv文件到Pandas数据框中
df = pd.read_csv('customers.csv')
# 对客户年龄、年收入、年支出进行描述统计性分析
print(df[['客户年龄', '客户年收入', '客户年支出']].describe())
# 对客户性别进行计数
print(df['客户性别'].value_counts())
# 选择客户年收入和年支出作为聚类的特征
X = df[['客户年收入', '客户年支出']]
# 使用KMeans算法进行聚类,假设聚成3类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
# 将聚类结果存入原数据框中
df['聚类结果'] = kmeans.labels_
# 绘制聚类结果的散点图
plt.scatter(df['客户年收入'], df['客户年支出'], c=df['聚类结果'])
plt.xlabel('客户年收入')
plt.ylabel('客户年支出')
plt.show()
```
以上代码会先将csv文件导入到Pandas数据框中,然后对客户的年龄、年收入、年支出进行描述统计性分析和客户性别进行计数。接下来,选择客户年收入和年支出作为聚类的特征,使用KMeans算法进行聚类,假设聚成3类。然后将聚类结果存入原数据框中,并绘制出聚类结果的散点图,其中不同颜色的点表示不同的聚类结果。