非线性回归判断拟合为哪种函数

预测2018年，11月和12月的销售额

1 import glob #读文件
 2 import os   #设置工作路径
 3 import pandas as pd
 4 import re #正则表达式
 5 import numpy as np
 6 import datetime as dt #时间包
 7 from sklearn.linear_model import LinearRegression
 8 import seaborn as sns
 9 from matplotlib import pyplot as plt
10 import jieba  #分词
11 import jieba.analyse
12 import imageio #配合做词云的
13 from wordcloud import WordCloud #词云
14 
15 #windows 中文编码
16 plt.rcParams['font.sans-serif']='simhei'
17 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
18 
19 sns.set_style("darkgrid",{"font.sans-serif":['simhei','Droid Sans Fallback']})
20 os.chdir(r'C:\Users\Administrator\Downloads\模块三资料\模块三资料\模块三代码文件\code\综合项目(电商文本挖掘)\data')
21 os.chdir('./驱虫剂市场')
22 filenames = glob.glob('*市场近三年交易额.xlsx') #列表
23 
24 
25 
26 def load_xlsx(filename):
27     # 抽取子类目的名字
28     colname = re.search(r'.*(?=市场)', filename).group()
29     # 读取文件
30     df = pd.read_excel(filename)
31     # 修改日期的格式
32     if df['时间'].dtypes == 'int64':
33         df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], unit='D', origin=pd.Timestamp('1899-12-30'))
34 
35     # 重命名列名为子类目名
36     df.rename(columns={df.columns[1]: colname}, inplace=True)
37 
38     # 设置时间列作为索引
39     df = df.set_index('时间')
40     return df
41 dfs = [load_xlsx(i) for i in filenames]
42 df = pd.concat(dfs,axis=1).reset_index() #时间从大到小排序
43 month = df['时间'].dt.month
44 # 预测2018年 11、12月的数据
45 def momth_data(df,month):
46     for i in [11, 12]:
47         # 抽取对月份的数据
48         dm = df[month == i]  # 2015.11  2016.11  2017.11
49         # 训练x是年份
50         xtrain = np.array(dm['时间'].dt.year).reshape(-1, 1)
51         print(xtrain)#[[2017][2016][2015]]
52         # 测试y是新增的行，对应的日期
53         ytest = [pd.datetime(2018, i, 1)] #[datetime.datetime(2018, 12, 1, 0, 0)]
54         print(ytest)
55         print(dm.columns)#Index(['时间', '灭鼠杀虫剂', '电蚊香套装', '盘香灭蟑香蚊香盘', '蚊香加热器', '蚊香液', '蚊香片', '防霉防蛀片'], dtype='object')
56 
57         for j in range(1, len(dm.columns)):#1,2,3,4,5,6,7,每一列
58             print(j)
59             # 训练y是指定的列
60             ytrain = np.array(dm.iloc[:, j]).reshape(-1, 1)
61             # 回归建模
62             lm = LinearRegression().fit(xtrain, ytrain)
63             # 预测当测试x为2018时销售额 yhat
64             yhat = lm.predict(np.array([2018]).reshape(-1, 1))
65             ytest.append(round(yhat[0][0], 2))
66         # 给预测结果赋值对应的列名
67         newrow = pd.DataFrame([dict(zip(df.columns, ytest))])
68         # 预测结果行加在数据前
69         df = newrow.append(df)
70 momth_data(df,month)
71 
72 df.reset_index(drop=True,inplace=True)
73 df = df[df['时间'].dt.year != 2015]
74 df['colsums'] = df.sum(1) #取值第一列。交易金额总和列 ：灭鼠杀虫剂       2.469394e+09
75 
76 df.insert(1,'year',df['时间'].dt.year) #年份列

图表分析

近三年的市场趋势

1 byyear = df.groupby('year').sum().reset_index()
2 sns.relplot('year','colsums',kind='line',marker='o',data=byyear,height=4)
3 plt.title('近三年的市场趋势')
4 plt.xticks(byyear.year,rotation=45)
5 plt.xlabel('年份')
6 plt.ylabel('总交易额')
7 plt.show()

 

 

 

近三年各类市场销售趋势

1 f,ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
 2 #dashes=False 不区分线型
 3 sns.lineplot(data=byyear.set_index('year').iloc[:,:-1],dashes=False,marker='^')
 4 plt.title('近三年各类市场销售趋势')
 5 plt.xticks(byyear.year,rotation=45)
 6 #在指定位置加文本
 7 for a,b in zip(byyear.year,byyear['灭鼠杀虫剂']):
 8     plt.text(a,b,'%.3e'% b, ha='center',va='bottom',size=12)
 9 
10 plt.xlabel('年份')
11 plt.ylabel('总交易额')
12 plt.show()

 

 

灭鼠杀虫剂近三年的增长趋势

1 g = sns.FacetGrid(byyear,height=5)
 2 g.map(sns.barplot,'year','灭鼠杀虫剂',color='wheat')
 3 g.map(sns.pointplot,'year','灭鼠杀虫剂')
 4 
 5 for a,b in zip(range(len(byyear)),byyear['灭鼠杀虫剂']):
 6     plt.text(a,b,'%.3e'% b, ha='center',va='bottom',size=12)
 7 
 8 plt.xlabel('年份')
 9 plt.ylabel('灭鼠杀虫剂近三年的增长趋势')
10 plt.xticks(rotation=45)
11 plt.show()

 

 

计算每年每个子市场的比例

1 byyear_per = byyear.iloc[:,1:-1].div(byyear.colsums,axis=0)
 2 byyear_per.index = byyear.year
 3 byyear_per
 4 #stacked=True  
 5 byyear_per.plot(kind='bar',stacked=True,figsize=(10,8),colormap='tab10')
 6 
 7 for a,b in zip(range(len(byyear_per)),byyear_per['灭鼠杀虫剂']):
 8     plt.text(a,b/2,f'{b*100:.2f}%', ha='center',va='bottom',size=12,color='white')
 9 
10 
11 plt.xlabel('年份')
12 plt.ylabel('总交易额占比')
13 plt.title('近三年各子类市场销量占比')
14 plt.show()

 

 

近三年各子类市场销量年增幅

1 #拿到中间7列
 2 byyear0 = byyear.iloc[:,1:-1] 
 3 byyear0.diff()#一阶差分  17-16  18-17   
 4 
 5 #计算年增幅
 6 byyear0 = byyear.iloc[:,1:-1] 
 7 byyear_diff = byyear0.diff().iloc[1:,:].reset_index(drop=True)/byyear0.iloc[:2,:]
 8 byyear_diff.index = ['16-17','17-18']
 9 byyear_diff
10 
11 #作图查看
12 f,ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
13 sns.lineplot(data=byyear_diff,dashes=False)
14 plt.title('近三年各子类市场销量年增幅')
15 
16 plt.xlabel('年份')
17 plt.ylabel('总交易额年增幅')
18 plt.show()

 

交易指数占比

df1 = pd.read_excel('top100品牌数据.xlsx')
df1.isna().mean()
df1['交易指数占比'] = df1['交易指数']/df1['交易指数'].sum()
df1.plot(x='品牌',y='交易指数占比',kind='bar',figsize=(15,5))
plt.show()

 

 

# HHI 市场集中度，俗称垄断程度，市场占有率
HHI = sum(df1['交易指数占比']**2)
print(HHI) #0.013546334007208914

 合并所有文件

1 ilename1 = glob.glob('*.xlsx')
2 dfs1 = [pd.read_excel(i) for i in filename1]
3 df2 = pd.concat(dfs1,sort=False)

删除缺失值大于56%的列

1 df2 = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files\wxid_bexgq4nmz5cs22\FileStorage\File\2021-12\安全图书(1)(1)(1).xlsx",sheet_name="Sheet1")
2 ind1 = df2.isna().mean()> 0.56 # 列的缺失值的平均数大于56%
3 df20 = df2.loc[:,~ind1] # 重新赋值

ind2 = np.array([len(df20[i].unique()) == 1 for i in df20.columns])
df21 = df20.loc[:,~ind2]

列索引

ind3 = df21.columns.get_loc('出版社') #列索引
df22 = df21.iloc[:,:ind3]

删除

1 df21 = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files\wxid_bexgq4nmz5cs22\FileStorage\File\2021-12\安全图书(1)(1)(1).xlsx",sheet_name="Sheet1")
2 df21.drop(columns="书名")
3 df21.drop(index=0)

转类型

1 df23 = df23.astype({'宝贝ID':'object'}) #将宝贝ID转成object
2 df23.reset_index(drop=True,inplace=True)

画图技巧

byclass.plot.barh()

 

 

byclass.plot.pie(autopct='%.2f')

 

df24['售价'].plot.hist()

 

1 df25 = df24[df24['价格区间']=='0_50']
2 df25['售价'].plot.hist()

 

 

交互饼形图

import plotly.graph_objects as go #交互图形 类似于PowerBI fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=byclass.index,values=byclass.values)]) fig.show()

 同时画三个饼图

1 #饼图  [0,1,2]，bai31、an31、kl31都是Dateframe 数据
 2 fig,axes = plt.subplots(1,3,figsize=(10,6)) 
 3 ax = axes[0] #第一个拜耳
 4 bai31['销售额'].plot.pie(autopct='%.f',title='拜耳',startangle=30,ax=ax)
 5 ax.set_ylabel('')
 6 ax = axes[1] #第二个安速
 7 an31['30天销售额'].plot.pie(autopct='%.f',title='安速',startangle=60,ax=ax)
 8 ax.set_ylabel('')
 9 ax = axes[2] #第三个科凌虫控
10 kl31['30天销售额'].plot.pie(autopct='%.f',title='科凌虫控',startangle=90,ax=ax)
11 ax.set_ylabel('')

 

 

分箱操作

data = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\安全图书.xlsx")
print(data["价格"])
#自定义分箱 
bins = [0,40,80,120] #分界线
labels = ['0_40','40_80','80_120']#箱子的标题
# #pd.cut   include_lowest (0,50] ---> [0,50] 左右都是闭区间
data['价格区间'] = pd.cut(data['价格'],bins,labels=labels,include_lowest=True)
print(data['价格区间'].value_counts())

结果：

0_40 11
40_80 3
80_120 2
Name: 价格区间, dtype: int64

相对竞争度

1 byc['相对竞争度'] = 1- (byc['单宝贝平均销售额']-byc['单宝贝平均销售额'].min())/(
2                         byc['单宝贝平均销售额'].max()-byc['单宝贝平均销售额'].min())

 

前5%的价格

1 bytype1 = df21[df21['价格']>=df21['价格'].quantile(0.95)]

 

取排名前十

top10 = df0.sort_values('交易指数',ascending=False).reset_index(drop=True).iloc[:10,:]

value_counts().count() 总数

df['书名'].value_counts().count()

 

loc[:, '价格']与 loc[:, ['价格']的区别

loc[:, '价格'] 结果：

 

 

loc[:,['价格']]结果：

 mask 替换，deacrib方法

1 df = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Documents\WeChat Files\wxid_bexgq4nmz5cs22\FileStorage\File\2021-12\安全图书(1)(1)(1).xlsx",sheet_name="Sheet1")
 2 c = df.describe(percentiles=[0.1,0.9,0.99])
 3 def block(x):
 4     qu = x.quantile(.9)
 5     out = x.mask(x>qu,qu) #当大于90%分位数的进行替换
 6     return(out)
 7 
 8 def block2(df):
 9     df1 = df.copy()
10     df1['价格'] = block(df1['价格']) #使用盖帽法进行替换交易增长幅度
11     return df1
12 df3 = block2(df)
13 print(df3.describe(percentiles=[0.1,0.9,0.99]))

结果：