基于Python的学生校园消费行为分析源码+数据集+结果集（高分课程设计）.zip

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #解决中文乱码问题 plt.rcParams["font.sans-serif"] = 'SimHei' #解决负号无法正常显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #提取各食堂数据 df = pd.read_csv('E:/泰迪云课堂/python数据分析实训/学生校园消费行为分析/result/task1_X.csv', encoding='gbk') index = ['第一食堂','第二食堂','第三食堂','第四食堂','第五食堂'] data1 = df.loc[df['Dept'].isin(index)] data1['Date']=pd.to_datetime(data1['Date'])#转换时间类型 data1['hour'] = data1['Date'].dt.hour # 提取时 data1['day']=[i.day for i in data1['Date']] # 提取天 #划分时间段 breakfast = data1.loc[(data1['hour'] >=6) & (data1['hour'] <=10)]#早上 lunch = data1.loc[(data1['hour'] >=11) & (data1['hour'] <=14)]#中午 dinner = data1.loc[(data1['hour'] >=17) & (data1['hour'] <=19)]#晚上 a1 = breakfast.groupby(['day','Dept'])['CardNo'].nunique() #一天的早餐人数 b1 = a1.groupby('Dept').sum() #一个月早餐人数统计 a2 = lunch.groupby(['day','Dept'])['CardNo'].nunique() #一天午餐 b2 = a2.groupby('Dept').sum() #月午餐 a3 = dinner.groupby(['day','Dept'])['CardNo'].nunique()#一天晚 b3 = a3.groupby('Dept').sum()#月晚餐 #食堂排序 print(b1.sort_values())#早餐 print(b2.sort_values())#午餐 print(b3.sort_values())#晚餐 # 绘制早中晚各食堂就餐人数占比饼图 fig = plt.figure(figsize=(12,12)) #早 ax1 = fig.add_subplot(1,3,1) plt.pie(b1,labels=b1.index,autopct='%.2f%%') plt.title('各食堂早餐就餐人数占比饼图') plt.savefig("E:/泰迪云课堂/python数据分析实训/学生校园消费行为分析/result/task2_X1.png") plt.show() #中 ax2 = fig.add_subplot(1,3,2) x = b2.index plt.pie(b2,labels=x,autopct='%.2f%%') plt.title('各食堂午餐就餐人数占比饼图') plt.savefig("E:/泰迪云课堂/python数据分析实训/学生校园消费行为分析/result/task2_X2.png") plt.show() #晚 ax3 = fig.add_subplot(1,3,3) x = b3.index plt.pie(b3,labels=x,autopct='%.2f%%') plt.title('各食堂晚餐就餐人数占比饼图') plt.savefig("E:/泰迪云课堂/python数据分析实训/学生校园消费行为分析/result/task2_X3.png") plt.show() data1['weekday'] = data1['Date'].apply(lambda x: x.weekday()+1) # 提取星期 fwork = data1.loc[(data1['weekday'].apply(lambda x: x in [6, 7])) | (data1['day'].apply(lambda x: x == 5))]#提取非工作日的数据 #提取工作日 index = ['1','2','3','4','5'] wk = data1.loc[data1['weekday'].isin(index) | (data1['day'].apply(lambda x: x == 28))] work = wk.loc[(wk['day'].apply(lambda x: x != 5)),:] #就餐折线图 fig=plt.figure(figsize=(6,5)) #工作日 ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) #data=data.head(5) y = work.groupby("hour")['CardNo'].nunique() x = y.index plt.title('工作日就餐折线图') plt.xlabel('时间点') # 设置x轴标签 plt.ylabel('就餐人数') # 设置y轴标签 #添加数据标签 #for a,b in zip(x,y): # plt.text(a,b,b,ha = 'center',va = 'bottom',fontsize=11) #设置网格线 #plt.grid(True) plt.plot(x,y,c='c') plt.savefig("E:/泰迪云课堂/python数据分析实训/学生校园消费行为分析/result/task2_X4.png") plt.show() #非工作日 ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) #data=data.head(5) y = fwork.groupby("hour")['CardNo'].nunique() x = y.index plt.title('非工作日就餐折线图') plt.xlabel('时间点') # 设置x轴标签 plt.ylabel('就餐人数') # 设置y轴标签 plt.plot(x,y,c='c') plt.savefig("E:/泰迪云课堂/python数据分析实训/学生校园消费行为分析/result/task2_X5.png") plt.show()