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python海底捞门店数据分析与可视化（数据集+源码+论文）【独一无二】

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目录

• python海底捞门店数据分析与可视化（数据集+源码+论文）【独一无二】
• 一、设计要求
• • • • 项目背景
      • 主要功能
• 二、设计思路
• • • 1. 导入库和设置
    • 2. 读取数据
    • 3. 数据预览和基本信息
    • 4. 处理缺失值
    • 5. 处理异常值
    • 6. 处理重复值
    • 7. 数据转换
    • 8. 数据分组和统计分析
    • 9. 数据可视化
    • 总结

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一、设计要求

项目背景

本项目旨在通过数据分析和可视化的方法，对海底捞门店的营业数据进行深入的探索和理解。数据来源于Excel文件《海底捞门店数据.xlsx》。项目包括数据预处理、缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据转换、分组统计分析和数据可视化。

主要功能

1. 数据读取与预览

   • 从Excel文件中读取数据，展示数据的前几行，提供数据的基本信息，包括行列数、数据类型和非空数统计。

2. 缺失值处理

   • 统计数据中的缺失值总数。
   • 提供两种处理缺失值的方法：删除含有缺失值的记录和用众数填充缺失值。

3. 异常值处理

   • 使用箱型图可视化数据，识别异常值。
   • 提供两种去除异常值的方法：四分位数间距法（IQR）和3σ原则。

4. 重复值处理

   • 检查并删除数据中的重复值。

5. 数据转换

   • 将“省份”列转换为数值型数据，便于后续分析。

6. 分组统计分析

   • 按省份分组统计各省店铺数量。
   • 按营业时长分组统计各时长区间内的店铺数量。

7. 数据可视化

   • 可视化各省店铺数量分布。
   • 可视化营业时长分布。
   • 可视化开始营业时间分布。
   • 可视化结束营业时间分布。

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二、设计思路

1. 导入库和设置

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

• 导入必要的库：pandas用于数据处理，matplotlib和seaborn用于数据可视化。
• 设置绘图时中文字体的显示，确保中文标签能正常显示。

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2. 读取数据

file_path = '海底捞门店数据.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

• 从Excel文件中读取数据到一个DataFrame中。

3. 数据预览和基本信息

print("数据预览：")
# 代码略....👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “门店” 获取。👈👈👈print("缺失值总数:")
print(df.isnull().sum())

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• 打印数据的前几行，显示数据的基本信息（行列数、数据类型和非空数）。
• 统计缺失值的总数。

4. 处理缺失值

# 删除含有缺失值的记录
# 代码略....
print(df_dropna.isnull().sum())# 用众数填充缺失值
df_fillna = df.fillna(df.mode().iloc[0])
# 代码略....👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “门店” 获取。👈👈👈
print(df_fillna.isnull().sum())

• 处理缺失值的方法包括：
  • 删除含有缺失值的记录。
  • 用众数填充缺失值。

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5. 处理异常值

# 箱型图识别异常值
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 代码略....
plt.show()# 四分位数间距法去除异常值
# 代码略....👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “门店” 获取。👈👈👈IQR = Q3 - Q1
df_no_outliers = df[~((df['营业时长'] < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df['营业时长'] > (Q3 + 1.5 * IQR)))]
print("去除异常值后的数据行列数: ", df_no_outliers.shape)# 3σ原则去除异常值
mean = df['营业时长'].mean()
# 代码略....👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “门店” 获取。👈👈👈print("3σ原则去除异常值后的数据行列数: ", df_no_outliers_sigma.shape)

• 使用箱型图可视化数据，识别异常值。
• 使用四分位数间距法（IQR）和3σ原则去除异常值。

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6. 处理重复值

df_no_duplicates = df.drop_duplicates()
print("删除重复值后的数据行列数: ", df_no_duplicates.shape)

• 删除重复值。

7. 数据转换

# 代码略....👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “门店” 获取。👈👈👈
print("转换后的数据预览：")
print(df.head())

• 将“省份”列转换为数值型数据，便于后续分析。

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8. 数据分组和统计分析

# 按省份分组统计各省店铺数量
# 代码略....👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “门店” 获取。👈👈👈print("按省份分组统计：")
print(province_group)

# 按营业时间长度分组统计
time_group = df.groupby('营业时长')['店名'].count().reset_index()
# 代码略....👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “门店” 获取。👈👈👈print("按营业时间长度分组统计：")
print(time_group)

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• 按省份和营业时长分组，统计各组的店铺数量。

9. 数据可视化

# 店铺数量按省份分布
plt.figure(figsize=(14, 7))
# 代码略....
# 代码略....
plt.show()

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# 营业时长分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 代码略....
# 代码略....
plt.show()

# 开始营业时间分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 代码略....
# 代码略....
plt.show()

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# 结束营业时间分布
# 代码略....
# 代码略....
plt.show()

• 可视化数据，展示各省店铺数量分布、营业时长分布、开始营业时间分布和结束营业时间分布。

总结

这段代码通过读取、预览、处理和分析数据，最后进行可视化展示。其设计思路清晰、结构完整，覆盖了数据处理和分析的多个方面，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据转换、数据分组统计和数据可视化。

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