如何统计Python中售价分布占比数据

问题描述

假设我们有一个电商网站，其中有多种商品，每种商品都有不同的售价。现在我们想要统计不同价格区间的商品数量，并以饼状图的形式展示各价格区间商品的占比。

解决方案

数据准备

首先，我们需要准备一份包含商品售价数据的数据集。可以使用一个包含商品名称和售价的CSV文件作为数据源。以下是一个例子：

| 商品名称 | 售价 |
|---------|-----|
| 商品A   | 100 |
| 商品B   | 200 |
| 商品C   | 150 |
| 商品D   | 300 |
| ...     | ... |

读取数据集

我们首先需要读取CSV文件中的数据，并将其转换为Python中的数据结构，例如列表或字典。可以使用pandas库来读取CSV文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 输出数据集的前5行
print(data.head())

统计售价区间

接下来，我们需要统计不同价格区间的商品数量。可以使用pandas库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

# 设定价格区间
price_ranges = [0, 100, 200, 300, float('inf')]

# 统计每个价格区间的商品数量
count = pd.cut(data['售价'], bins=price_ranges).value_counts()

# 输出结果
print(count)

绘制饼状图

最后，我们使用matplotlib库来绘制饼状图，以展示各价格区间商品的占比。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制饼状图
plt.pie(count, labels=count.index, autopct='%1.1f%%')

# 添加标题
plt.title('Price Distribution')

# 显示图形
plt.show()

完整代码示例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 设定价格区间
price_ranges = [0, 100, 200, 300, float('inf')]

# 统计每个价格区间的商品数量
count = pd.cut(data['售价'], bins=price_ranges).value_counts()

# 绘制饼状图
plt.pie(count, labels=count.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Price Distribution')
plt.show()

结论

本文介绍了如何使用Python统计不同价格区间的商品数量，并使用饼状图展示各价格区间商品的占比。通过使用pandas和matplotlib库，我们可以方便地完成这个任务。这个方法可以帮助我们更好地了解商品售价的分布情况，从而做出更有针对性的决策。