某款APP用户注册信息有了，一起用Python数据分析实战吧

龙哥

发布于 2019-11-29 14:43:49

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发布于 2019-11-29 14:43:49

本文亮点

本文基于某款互联网游戏APP用户注册数据进行分析，讲解了python中两个使用频率特别高的第三方库：pandas 和 matplotlib。pandas相信大家已经非常熟悉了，但是matplotlib绘图，还需要精心研究。想绘制出美美的图形，需要下一番功夫。温馨提示：本文与以下文章合服效果更佳哦~

人力和财务都可以学的Python数据分析实战

数据分析实战

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
file = r'~/Desktop/data.xlsx'
df = pd.read_excel(file)
df.head()
# 见图1

df.info()  # 用于查看每个字段的情况：类型、是否为空
/*
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4559 entries, 0 to 4558
Data columns (total 6 columns):
用户ID     4559 non-null int64
注册日期     4559 non-null datetime64[ns]
身份证号码    4559 non-null object
性别       4559 non-null object
出生日期     4559 non-null datetime64[ns]
年龄       4559 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](2), int64(2), object(2)
memory usage: 213.8+ KB  */

df.isnull().sum()    # 统计每列的空值情况
/*
用户ID     0
注册日期     0
身份证号码    0
性别       0
出生日期     0
年龄       0
dtype: int64  */

df.describe()
# 见图2

df1 = df.groupby('注册日期',as_index = False)[['用户ID']].count()
df1.rename(columns = {'用户ID':'用户数量'},inplace=True)
df1.tail()
# 见图3
# 绘制折线图
plt.figure(figsize = (12,8),dpi = 80)
plt.xlabel('注册日期')
plt.ylabel('用户数量')
plt.plot(df1['注册日期'],df1.iloc[:,1],marker = 'o')
plt.legend()
plt.show()
# 见图4

# 绘制扇形图
plt.pie(x = df['性别'].value_counts(normalize = True),labels=['男生','女生'])
plt.title('性别占比',fontsize = 20)
plt.show()
plt.close()
# 见图5

# 保存df为excel文件
df1.to_excel(r'C:/Users/Administrator/Desktop/result.xlsx',index=False)

主要是学习pandas的方法，和matplotlib的绘图方法，出图结果请继续阅读。

结果展示

通过该方法，我们可以清楚地看到：用户的平均年龄为27岁，说明此款APP的受众、客群为青年人。在进行市场宣传、广告投放时，应该注意人群的选择，否则会增加不必要的支出且收效甚微。

通过对折线图的分析可知：该款APP从发布之日势头很足，用户数量一路上升。但是，从1月21号之后，每日用户增长量基本持平，但是月末有所下降。说明我们的推广人员有所懈怠。月底应该是冲量的时间，但是数据上并没有保持增长的势头，推广人员还需要进一步深挖意向客户。同时，市场要增加APP的曝光，从更多渠道获取客户流量，尤其是男性客户，男性客户占比92.6%。