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目录
1.项目背景
2.数据集介绍
3.技术工具
4.导入数据
5.数据可视化
文末推荐与福利
1.项目背景
二手车市场作为汽车行业中的重要组成部分，一直备受关注。随着社会经济的不断发展和人们生活水平的提高，越来越多的消费者选择购买二手车。这一趋势使得二手车市场的规模不断扩大，也引起了人们对二手车市场的关注和研究。
在二手车市场中，用户数据是一个极具价值的研究对象。通过对二手车用户数据的深入分析，可以揭示出用户的购车偏好、消费习惯、区域分布等重要信息。这些信息对于汽车生产企业、销售商以及政府部门来说都具有重要意义。例如，汽车生产企业可以根据用户数据来调整产品结构和定价策略；销售商可以根据用户数据来开展精准营销和销售服务；政府部门可以通过对用户数据的分析来指导相关政策的制定和调整。
此外，通过对用户数据进行可视化分析，可以更直观地展现数据之间的关联性和趋势变化。通过可视化手段，决策者可以更清晰地了解用户的行为特征和市场变化趋势，从而更准确地制定相应的战略和政策。
因此，对二手车用户数据进行可视化分析具有重要的理论和实践意义。这不仅有助于深入了解二手车市场的运行情况和用户特征，还能为相关利益方提供决策参考，推动二手车市场的健康发展。
2.数据集介绍
数据集来源于Kaggle，原始数据集为美国二手车市场用户数据，共有7906条，18个变量，各变量含义如下：
Sales_ID(销售ID)
name(二手车名称)
year(购车年份)
selling_price(二手车当前销售价格)
km_driven(总行驶公里数)
Region(使用地区)
State or Province(使用的州或省)
City(使用城市)
fuel(燃料类型)
seller_type(谁在出售汽车)
transmission(汽车的变速器类型)
owner(业主类型)
mileage(汽车行驶里程)
engine(发动机功率)
Max_power(最大功率)
torque(转矩)
seats(座位数)
sold(二手车是否售出)
3.技术工具
Python版本:3.9
代码编辑器：jupyter notebook
4.导入数据
首先导入数据可视化用到的第三方库并加载数据
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
from plotly.offline import iplot
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')df = pd.read_csv("UserCarData.csv")
df.head()
查看数据大小
查看数据基本类型
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
统计缺失值情况
统计重复值情况
5.数据可视化
# 二手车名称分析
print(f"Most Used Sold Car '{df['name'].value_counts().idxmax()}'")
print(f"Lowest Used Car Sold '{df['name'].value_counts().idxmin()}'")
iplot(px.bar(df['name'].value_counts()[:20],labels={'value':'Count','name':'Name'},color=df['name'].value_counts()[:20].index,text_auto=True,title='Top Used Cars Sold'
))
# 二手车年份分析
print(f"Most Year Used Sold Car '{df['year'].value_counts().idxmax()}'")
print(f"Lowest Year Used Car Sold '{df['year'].value_counts().idxmin()}'")
iplot(px.bar(df['year'].value_counts()[:20].sort_index(ascending=False),labels={'value':'Count','year':'Year'},color_discrete_sequence=['#c72320'],text_auto=True,title='Top Year Used Cars Sold'
).update_xaxes(type=('category')))
# 地区分析
iplot(px.pie(values=df['Region'].value_counts(),names=['Central','West','East','South'],title='Region where Sold Used Car'
).update_traces(textinfo='label+percent'))
# 省或州分析
print(f"Top State or Province where Sold Used car '{df['State or Province'].value_counts().idxmax()}'")
print(f"Least State or Province where Sold Used car '{df['State or Province'].value_counts().idxmin()}'")
iplot(px.bar(df['State or Province'].value_counts().sort_values(ascending=True)[:30],orientation='h',color=df['State or Province'][:30].index,title='Top State or Province Sold Used Car',labels={'value':'Count'}
))
# 城市分析
print(f"Top City where Sold Used car '{df['City'].value_counts().idxmax()}'")
print(f"Least City where Sold Used car '{df['City'].value_counts().idxmin()}'")
iplot(px.bar(df['City'].value_counts().sort_values(ascending=False)[:20],color=df['City'][:20].index,title='Top City Sold Used Car',labels={'value':'Count'},text_auto=True
))
# 燃料分析
print(f"Top Fuel Used in Used car '{df['fuel'].value_counts().idxmax()}'")
print(f"Least Fuel Used in Used car '{df['fuel'].value_counts().idxmin()}'")
iplot(px.pie(values=df['fuel'].value_counts(),names=['Diesel','Petrol','CNG','LPG'],title='Fuel Used in Used Car'
).update_traces(textinfo='label+percent'))
# 卖家类型分析
print(f"Most Type of Seller '{df['seller_type'].value_counts().idxmax()}'")
iplot(px.pie(values=df['seller_type'].value_counts(),names=['Individual','Dealer','Trustmark_Dealer'],title='Types of Seller Used Cars'
).update_traces(textinfo='label+percent'))
# 变速器类型
iplot(px.pie(values=df['transmission'].value_counts(),names=['Manual','Automatic'],title='Types of Transmissions Used in Used Sold Cars'
).update_traces(textinfo='label+percent'))
# 业主类型分析
print(f"Most Owner Sold Used Cars '{df['owner'].value_counts().idxmax()}'")
iplot(px.pie(values=df['owner'].value_counts(),names=['First Owner','Second Owner','Third Owner','Fourth Above Owner','Test Drive Car'],title='Owners of Used Cars'
).update_traces(textinfo='label+percent'))
# 转矩分析
iplot(px.bar(df['torque'].value_counts().sort_values(ascending=False)[:20],orientation='h',color=df['torque'][:20].index,title='Top Torque Used in Used Sold Cars',labels={'value':'Count','torque':'Torque'}
))
# 行驶里程分析
plt.figure(figsize=(15,6))
sns.kdeplot(df['mileage'],fill=True)
plt.xlabel("Mileage")
plt.show()
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