怎么用Python分析购物数据

1. 导入数据

首先，我们需要导入购物数据，可以使用 Python 中的 Pandas 库来读取 csv 文件，代码如下：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('shopping_data.csv')

2. 数据清洗

接下来，我们要对购物数据进行清洗，可以使用 Pandas 的 dropna() 方法来删除缺失的值，代码如下：

data = data.dropna()

3. 数据分析

最后，我们要对购物数据进行分析，可以使用 Pandas 的 groupby() 方法来按照某个字段进行分组，然后使用 agg() 方法来计算各个组的统计量，代码如下：

data_grouped = data.groupby('UserID')
data_agg = data_grouped.agg({'Price':['sum','mean','max']})

4. 结果可视化

最后，我们可以使用 Matplotlib 库来可视化分析结果，例如，我们可以使用柱状图来显示每个用户的总消费金额，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
data_agg['Price']['sum'].plot(kind='bar')
plt.show()