数据分析案例-笔记本电脑价格数据可视化分析
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集共有1303条数据，13个变量，各变量含义如下：0 laptop_ID-数字-产品ID1 Company-字符串-笔记本电脑制造商2 Product-字符串-品牌和型号3 TypeName-字符串-类型（笔记本电脑、超极本、游戏机等）4 Inches-数字-屏幕尺寸5 ScreenResolution-字符串-屏幕分辨率6 Cpu-字符串-中央处理器 (C
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目录
1.项目背景
随着科技的飞速发展，笔记本电脑已经成为现代社会不可或缺的重要工具，其广泛应用于教育、商务、娱乐等多个领域。然而，随着市场的不断扩张和竞争的日益激烈，笔记本电脑的价格也变得日益复杂多变，这给消费者和商家都带来了不小的挑战。
在这样的背景下，数据可视化分析显得尤为重要。数据可视化，作为一种强大的数据处理和展示工具，能够将海量的、复杂的数据转化为直观、易懂的图形和图像，帮助人们快速洞察数据的内在规律和趋势。对于笔记本电脑价格而言，数据可视化分析不仅能够帮助消费者更好地理解市场价格动态，做出更明智的购买决策，还能够为商家提供有力的市场分析和预测工具，指导其制定更有效的市场策略。
具体来说，通过数据可视化分析，我们可以将笔记本电脑的价格数据以时间序列图、柱状图、散点图等多种形式展示出来。这些图形能够清晰地反映出笔记本电脑价格在不同时间段、不同品牌、不同配置之间的变化趋势和差异。例如，时间序列图可以帮助我们观察价格随时间的波动情况，柱状图可以比较不同品牌或配置之间的价格差异，散点图则可以揭示价格与其他因素（如性能、评价等）之间的潜在关系。
此外，数据可视化分析还可以结合其他分析方法（如回归分析、聚类分析等）对笔记本电脑价格进行更深入的研究。例如，通过回归分析，我们可以探索价格与性能、品牌知名度等因素之间的定量关系；通过聚类分析，我们可以将不同品牌、配置的笔记本电脑按照价格水平进行分类，进一步揭示市场结构和竞争格局。
总之，笔记本电脑价格的数据可视化分析是一个复杂而重要的研究领域。它不仅能够为消费者提供直观、易懂的市场信息，还能够为商家提供有力的市场分析和预测工具。随着数据科学和可视化技术的不断发展，我们有理由相信这一领域将在未来发挥更加重要的作用。
2.数据集介绍
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集共有1303条数据，13个变量，各变量含义如下：
0 laptop_ID-数字-产品ID
1 Company-字符串-笔记本电脑制造商
2 Product-字符串-品牌和型号
3 TypeName-字符串-类型（笔记本电脑、超极本、游戏机等）
4 Inches-数字-屏幕尺寸
5 ScreenResolution-字符串-屏幕分辨率
6 Cpu-字符串-中央处理器 (CPU)
7 Ram-字符串-笔记本电脑 RAM
8 Memory-字符串-硬盘/SSD 内存
9 GPU-字符串-图形处理单元 (GPU)
10 OpSys-字符串-操作系统
11 Weight-字符串-笔记本电脑重量
12 Price_euros-数字-价格（欧元）
3.技术工具
Python版本:3.9
代码编辑器：jupyter notebook
4.导入数据
导入数据分析第三方库
导入数据集
查看数据大小
查看数据基本信息
查看数值型变量的描述性统计
查看非数值型变量的描述性统计
5.数据预处理
统计缺失值情况
发现没有缺失值
统计重复值情况
发现没有重复值
复制数据集并删除无关的变量
变量处理
三星的CPU是一个不必要的异常值，所以我们将删除它。
这里我们有4种不同类型的内存:SSD, HDD, Flash Storage和Hybrid。我们可以提取存储类型和内存。
6.数据可视化
源代码
1 Company-字符串-笔记本电脑制造商
2 Product-字符串-品牌和型号
3 TypeName-字符串-类型（笔记本电脑、超极本、游戏机等）
4 Inches-数字-屏幕尺寸
5 ScreenResolution-字符串-屏幕分辨率
6 Cpu-字符串-中央处理器 (CPU)
7 Ram-字符串-笔记本电脑 RAM
8 Memory-字符串-硬盘/SSD 内存
9 GPU-字符串-图形处理单元 (GPU)
10 OpSys-字符串-操作系统
11 Weight-字符串-笔记本电脑重量
12 Price_euros-数字-价格（欧元）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import optuna
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import xgboost as xgb
from xgboost import XGBRegressor
from xgboost import plot_importance
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
laptop_price = pd.read_csv('laptop_price.csv', encoding='latin-1')
laptop_price.head()
laptop_price.shape
laptop_price.info()
laptop_price.describe()
laptop_price.describe(include='O')
laptop_price.isnull().sum()
laptop_price.duplicated().sum()
df = laptop_price
df = df.drop(['laptop_ID', 'Product'], axis=1)
# 仅从ScreenResolution列中提取分辨率
df['PPI'] = df['ScreenResolution'].str.extract(r'(\d+x\d+)')
# 创建宽度和高度来计算PPI
df[['Width', 'Height']] = df['PPI'].str.split('x', expand=True).astype('int')
# 计算PPI
df['PPI'] = (((df['Width']**2 + df['Height']**2)**0.5)/df['Inches']).round(2)
# 创建基于术语“触摸屏”的触摸屏专栏
df['Touchscreen'] = df['ScreenResolution'].str.contains('Touchscreen',
case=False, regex=True).astype(int)
# 我们可以删除不需要的列
df = df.drop(['Height', 'Width', 'ScreenResolution'], axis=1)
# 提取Ghz数
df['Cpu_Ghz'] = df['Cpu'].str.extract(r'(\d+(\.\d+)?)GHz')[0].astype(float)
# 提取制造商名称
df['Cpu_Manufacturer'] = df['Cpu'].str.split(' ').str[0]
df['Cpu_Manufacturer'].value_counts()
三星的CPU是一个不必要的异常值，所以我们将放弃它。
# 去除异常值并删除Cpu变量
df = df[df['Cpu_Manufacturer'] != 'Samsung']
df = df.drop(['Cpu'], axis=1)
# 从“Ram”列中提取数值
df['Ram'] = df['Ram'].str[:-2].astype(int)
df['Memory'].unique()
这里我们有4种不同类型的内存:SSD, HDD, Flash Storage和Hybrid。我们可以提取存储类型和内存。
df['Memory'] = df['Memory'].str.replace('1TB', '1024GB')
df['Memory'] = df['Memory'].str.replace('1.0TB', '1024GB')
df['Memory'] = df['Memory'].str.replace('2TB', '2048GB')
df['Memory'] = df['Memory'].str.replace('GB', '')
df['Memory'] = df['Memory'].str.replace(' ', '')
df['Storage_1_Type'] = ''
df['Storage_1_Memory'] = 0
df['Storage_2_Type'] = ''
df['Storage_2_Memory'] = 0
storage_types = ['SSD', 'HDD', 'Flash', 'Hybrid']
# Storage_1
for storage_type in storage_types:
condition = df['Memory'].str.contains(storage_type, case=False, regex=True)
df.loc[condition & (df['Storage_1_Type'] == ''), 'Storage_1_Type'] = storage_type
df.loc[condition & (df['Storage_1_Memory'] == 0),
'Storage_1_Memory'] = df['Memory'].str.extract(f'(\d+) {storage_type}', expand=False).astype(float)
df['Second_Storage'] = df['Memory'].str.extract(r'(\+\s?\d+\s?\w+)', expand=False).fillna('')
df['Has_Second_Storage'] = df['Second_Storage'].apply(lambda x: False if x == '' else True)
# Storage_2
for storage_type in storage_types:
condition = df['Second_Storage'].str.contains(storage_type, case=False, regex=True)
df.loc[condition & (df['Storage_2_Type'] == ''), 'Storage_2_Type'] = storage_type
df.loc[condition & (df['Storage_2_Memory'] == 0),
'Storage_2_Memory'] = df['Second_Storage'].str.extract(f'(\d+) {storage_type}', expand=False).astype(float)
# 删除不必要的列
df.drop(['Memory', 'Second_Storage', 'Has_Second_Storage'], axis=1, inplace=True)
# 提取制造商名称
df['Gpu_Manufacturer'] = df['Gpu'].str.split(' ').str[0]
df = df.drop(['Gpu'], axis=1)
# 提取出重量数字
df['Weight'] = df['Weight'].str[:-2].astype(float)
df.head()
# 按公司划分的产品数量
plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.countplot(x='Company', data=df,
order=df['Company'].value_counts().index, palette='crest')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.title('Number of Products by Company', fontsize=10)
plt.xlabel('Company', fontsize=8)
plt.ylabel('Number of Products', fontsize=8)
plt.xticks(fontsize=8)
plt.yticks(fontsize=8)
plt.show()
# 按TypeName, Ram, OpSys划分的产品数量
columns_to_plot = ['TypeName', 'Ram', 'OpSys']
plt.figure(figsize=(10, 4))
for i, feature in enumerate(columns_to_plot):
plt.subplot(1, 3, i + 1)
sns.countplot(x=feature, data=df,
order=df[feature].value_counts().index, palette='crest')
plt.title(f'Number of Products by {feature}', fontsize=10)
plt.xlabel(feature, fontsize=8)
plt.ylabel('Number of Products', fontsize=8)
if i == 0 or i == 2:
plt.tick_params(rotation=45, axis='both', labelsize=8)
else:
plt.tick_params(axis='both', labelsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 重量分布
plt.figure(figsize=(8, 3))
sns.histplot(df['Weight'], color='navy', bins=8, alpha=0.6)
plt.title('Distribution of Weight')
plt.xlabel('Weight')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
# CPU和GPU厂商
features = ['Cpu_Manufacturer', 'Gpu_Manufacturer']
plt.figure(figsize=(8, 3))
for i, feature in enumerate(features, 1):
plt.subplot(1, 2, i)
sns.countplot(x=feature, data=df,
order=df[feature].value_counts().index, palette='crest')
plt.title(f'Count of Products by {feature}', fontsize=10)
plt.xlabel('Number of Products', fontsize=8)
plt.ylabel(feature, fontsize=8)
plt.xticks(fontsize=8)
plt.yticks(fontsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 按内存类型划分的产品数量
features = ['Storage_1_Type', 'Storage_2_Type']
plt.figure(figsize=(8, 3))
for i, feature in enumerate(features, 1):
plt.subplot(1, 2, i)
sns.countplot(x=feature, data=df,
order=df[feature].value_counts().index, palette='crest')
plt.title(f'Count of Products by {feature}', fontsize=10)
plt.xlabel('Number of Products', fontsize=8)
plt.ylabel(feature, fontsize=8)
plt.xticks(fontsize=8)
plt.yticks(fontsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 存储内存，重量，PPI，英寸和价格的分布
features = ['Storage_1_Memory', 'Storage_2_Memory', 'Weight', 'PPI', 'Inches', 'Price_euros']
plt.figure(figsize=(15, 10))
for i, feature in enumerate(features, 1):
plt.subplot(2, 3, i)
sns.histplot(df[feature].dropna(), kde=True, color='navy', bins='auto', alpha=0.6)
plt.title(f'Histogram of {feature}')
plt.xlabel(feature)
plt.ylabel('Frequency')
plt.tight_layout()
plt.show()
# 各公司平均价格
plt.figure(figsize=(12, 6))
order_by_mean_price = df.groupby('Company')['Price_euros'].mean().sort_values(ascending=False).index
sns.barplot(x='Company', y='Price_euros', data=df, palette='crest', order=order_by_mean_price)
plt.title('Mean Price by Company')
plt.xlabel('Company')
plt.ylabel('Mean Price (euros)')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()
# 价格与PPI、Ram和Cpu_Ghz的关系
columns_to_plot = ['PPI', 'Ram', 'Cpu_Ghz']
plt.figure(figsize=(8, 3))
for i, feature in enumerate(columns_to_plot):
plt.subplot(1, 3, i + 1)
sns.scatterplot(x=feature, data=df, y='Price_euros', color='navy', alpha=0.6)
plt.title(f'{feature}', fontsize=10)
plt.xlabel(feature, fontsize=8)
if i == 0:
plt.ylabel('Price euros', fontsize=8)
else: plt.ylabel('')
plt.tick_params(axis='both', labelsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 箱线图:Cpu_Manufacturer和Gpu_Manufacturer与价格
plt.figure(figsize=(8, 4))
for i, feature in enumerate(['Cpu_Manufacturer', 'Gpu_Manufacturer']):
plt.subplot(1, 2, i + 1)
sns.boxplot(x=feature, y='Price_euros', data=df, palette='crest')
plt.title(f'{feature} vs. Price', fontsize=10)
plt.xlabel(feature, fontsize=8)
if i == 0:
plt.ylabel('Price euros', fontsize=8)
else: plt.ylabel('')
plt.tick_params(axis='both', labelsize=8)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 相关矩阵
numerical_columns = df.select_dtypes(include=['int', 'float']).columns
corr_matrix = df[numerical_columns].corr()
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='crest', fmt=".2f", linewidths=.5)
plt.title('Correlation Matrix', fontsize=10)
plt.xticks(rotation=45, fontsize=8)
plt.yticks(fontsize=8)
plt.show()
import plotly.express as px
fig = px.sunburst(df, path=['Company','Ram','TypeName'], values='Price_euros',color='Price_euros')
fig.update_layout(margin = dict(t=0, l=0, r=0, b=0))
fig.show()
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