用python的sklearn分析超市商品数据那些是夏天的季节性商品并且要有检验
时间: 2024-03-12 21:49:54 浏览: 27
好的,下面是一个使用Python的Scikit-learn(sklearn)库分析超市商品数据的代码,找出哪些商品是夏天的季节性商品,并且进行检验。
这个代码将使用聚类分析算法,将商品数据分成不同的类别,然后根据每个类别的特征来判断哪些商品是夏天季节性商品。
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取超市商品数据
data = pd.read_csv('商品数据.csv')
# 定义夏天季节的月份范围
summer_months = [6, 7, 8]
# 将月份转换为季节
def month_to_season(month):
if month in [12, 1, 2]:
return '冬季'
elif month in [3, 4, 5]:
return '春季'
elif month in [6, 7, 8]:
return '夏季'
else:
return '秋季'
# 将月份转换为季节,添加一列季节信息
data['季节'] = data['月份'].apply(month_to_season)
# 提取夏天季节性商品数据
summer_data = data[data['季节'] == '夏季']
# 使用K-Means算法将商品分成不同的类别
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(summer_data[['价格', '销量']])
# 获取每个类别的中心点坐标
centers = kmeans.cluster_centers_
# 根据类别中心点的坐标判断哪些商品是夏天季节性商品
for i, center in enumerate(centers):
if center[0] > 50 and center[1] > 1000:
print('以下商品属于夏天季节性商品类别{}:'.format(i+1))
for item in summer_data[kmeans.labels_ == i]['商品名称'].tolist():
print(item)
# 检验是否正确判断
check = input('请问以上商品是否属于夏天季节性商品?(是/否)')
if check == '是':
print('检验通过!')
else:
print('检验不通过,请检查代码或数据。')
```
这个代码中,我们首先读取超市商品数据,并将月份转换为季节,然后提取夏天季节性商品数据。接着,我们使用K-Means算法将夏天季节性商品分成3个类别,然后根据每个类别的中心点坐标来判断哪些商品是夏天季节性商品。最后,我们进行检验,判断判断结果是否正确。
你可以将商品数据保存为“商品数据.csv”的文件,然后运行上面的代码,进行测试。当代码运行完成后,它会输出夏天季节性商品的类别和商品名称,然后要求你进行检验,判断判断结果是否正确。