supermarket_sales - sheet1.csv文件预处理,数据分析可视化

时间: 2024-03-14 13:46:57 浏览: 29
好的,首先我们需要读取数据文件并进行预处理。以下是一个使用 Pandas 库对 supermarket_sales - sheet1.csv 文件进行预处理的示例代码: ```python import pandas as pd # 读取数据文件 df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv') # 去掉重复的行 df.drop_duplicates(inplace=True) # 去掉缺失值 df.dropna(inplace=True) # 查看数据信息 print(df.info()) # 查看数据统计信息 print(df.describe()) ``` 在这个示例中,我们使用 Pandas 库的 `read_csv()` 函数读取了 supermarket_sales - sheet1.csv 文件,并使用 `drop_duplicates()` 和 `dropna()` 函数分别去掉了重复的行和缺失值。然后我们使用 `info()` 函数查看了数据信息,使用 `describe()` 函数查看了数据统计信息。你可以根据自己的需求进行修改。 接下来,我们可以进行数据分析和可视化。以下是一个使用 Matplotlib 和 Seaborn 库进行数据分析和可视化的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 统计销售额前十的产品类别 top10_category = df.groupby('Product line')['Total'].sum().sort_values(ascending=False).head(10) # 绘制销售额前十产品类别的条形图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.title('Top 10 Product Categories by Sales') sns.barplot(x=top10_category, y=top10_category.index, palette='Blues_r') plt.xlabel('Sales') plt.ylabel('Product Category') plt.show() # 统计每个小时的销售额 hourly_sales = df.groupby('Hour')['Total'].sum() # 绘制每个小时的销售额折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.title('Hourly Sales') sns.lineplot(x=hourly_sales.index, y=hourly_sales.values) plt.xlabel('Hour') plt.ylabel('Sales') plt.show() # 统计每个国家的销售额 country_sales = df.groupby('Country')['Total'].sum().sort_values(ascending=False) # 绘制每个国家的销售额饼图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.title('Sales by Country') plt.pie(country_sales.values, labels=country_sales.index, autopct='%1.1f%%') plt.show() ``` 在这个示例中,我们首先使用 Pandas 库的 `groupby()` 函数对数据进行分组统计,并使用 Matplotlib 和 Seaborn 库进行可视化。我们统计了销售额前十的产品类别,并使用 Seaborn 库的 `barplot()` 函数绘制了条形图;统计了每个小时的销售额,并使用 Seaborn 库的 `lineplot()` 函数绘制了折线图;统计了每个国家的销售额,并使用 Matplotlib 库的 `pie()` 函数绘制了饼图。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

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import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV,请帮我数据集和测试集分离

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