python 拨打微信电话

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autohost 2024-11-28 05:57:23

文章标签 python 拨打微信电话 python pandas 数据分析数据 文章分类 Python 后端开发

是的这个系列我还没有写完，上次的（三）写到了将数据提取到CSV中，这篇其实就是拉开了数据分析的序列。
回想自己以前上的网课就讲了三大块，基础、爬虫和数据分析，之前的LVGL库研究失败了，资料少，进度慢，主要还是自己菜，有时候又有学C的冲动了，但是始终扔不下python，总觉得我跟他有缘。
言归正传，开始分析，顺便温习了一下之前学的数据分析课程，首先理顺思路：
我想要达成什么目的？
1.列出具体数据，单位领导教会了我一件事，用数据说话，数据确实可以增强文章信服力，只不过单位的数据都是应付的，敷衍的，莫得感情的，我收集的数据都是真实的，不会骗人；
2.画图，顺便复习一下各种图，折线图可以看走势，每天来多少电话，饼状图看比例，看看哪个傻缺老给我打电话，散点看时间分布，比如几点到几点接的电话最多等
3.形成月报，类似打王者的王者周报，可以自动把文字，图片贴上去，形成海报
方法都是常规的，没有太各路的，唯独数据清洗这个环节有点问题，脏数据太多了，本来我电话线就接触不良，还老有憨憨接电话过快，导致还没看清来电号码。贴上代码把：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_csv('data.csv')
realdata=df[df['lasttime']>5]
outdata=realdata[realdata['type']=='B']
outdata = outdata.set_index('date') # 将date设置为index
#---------头
indata=realdata[realdata['type']=='Z']
unkowndata=realdata[realdata['type']=='0']
outcome_call=outdata.shape[0]
income_call=indata.shape[0]
unkown_call=unkowndata.shape[0]
starttime=str(outdata.head(1)['time'])[8:13]
endtime=str(outdata.tail(1)['time'])[8:13]
line_one='从'+starttime+'到'+endtime+'的电话统计情况：\n'+'共计接到电话'+str(outcome_call)+'次,拔出电话'+str(income_call)+'次，未判明'+str(unkown_call)+'次'
groupdata=outdata.groupby("date")
print(line_one)
# #---------------总体情况
data_a=[]
data_b=[]
for x,y in groupdata:
    data_a.append(x)
    data_b.append(y.shape[0])
data_style=pd.DataFrame({"date":data_a,"num":data_b})
maxl=data_style['num'].idxmax()
days=len(data_a)
line_three='平均每天接到'+str(round(outcome_call/days,2))+'个电话，\n最多的一天'+str(data_style['date'][maxl])[-5:]+'共接了'+str(data_style['num'][maxl])+'个电话'
print(line_three)
#---------------总体情况2
plt.figure(figsize=(30,10))
plt.title('Daily Incoming Calls',fontsize='xx-large') 
plt.plot(data_a,data_b)
plt.xticks(rotation=300)
plt.grid()
plt.savefig('1.jpg')
# #---------------每日的折线图
diglist=[]
data_c=[]
data_d=[]
for index, row in outdata.iterrows():
    if row['phonenumber'].isdigit():
        diglist.append(row['phonenumber'])
    else:
        diglist.append('others')
        
df_dig=pd.DataFrame({'number':diglist})
df_dig=df_dig.groupby('number')
for x,y in df_dig: 
    if y.shape[0]>=5:
        data_c.append(x)
        data_d.append(y.shape[0])
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.title('Calls distribution',fontsize='xx-large') 
plt.pie(data_d,labels=data_c,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)    
plt.savefig('2.jpg')
#---------------饼状图（去除了小样本数据）

看看结果：

从01-21到02-18的电话统计情况：

共计接到电话517次,拔出电话24次，未判明65次

平均每天接到17.83个电话，

最多的一天02-08共接了52个电话

这是在丢失了一部分数据的情况下，然后上图：

python 拨打微信电话_数据分析