在本次数据分析中，我们将使用Python的Pandas、Matplotlib和Seaborn库对产品价格波动进行深入探索。我们将从加载数据开始，一步步进行数据处理和可视化分析。

1. 加载数据

首先，我们从给定的URL加载数据集，并查看数据的前几行，以便了解数据的结构和内容。

import pandas as pd# 加载数据
url = "https://xcj-study-platform-yzl.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/upload/default/20221130-886d8a71-77a0-45ae-bfb4-78ed18edaea6.csv"
data = pd.read_csv(url)# 查看数据结构
print(data.head())

通过查看数据的前几行，我们可以了解到数据集中包含哪些列，以及它们的具体内容。

2. 计算价格波动

接下来，我们将根据实际购买价格和商品标准价格计算价格波动，并将其添加到数据集中。

# 计算价格波动
data['波动'] = (data['实际购买价格'] - data['商品标准价格']) / data['商品标准价格']

通过这一步，我们为后续的分析增加了一个名为“波动”的列，其中包含了每个商品的价格波动情况。

3. 查找波动大于5%的采购项目

我们进一步筛选出价格波动大于5%的采购项目，并将它们打印出来，以便进行详细分析。

unusual_project =