Python面向对象实现数据分析的实例详解

目录

• 案例
• 需求分析
• 实现步骤
• 代码
• 实例1
• 实例2
• 实例3
• 可视化
• 数据集

案例

某公司，有2份数据文件，现需要对其进行分析处理，计算每日的销售额并以柱状图表的形式进行展示。

需求分析

实现步骤

• 设计一个类，可以完成数据的封装
• 设计一个抽象类，定义文件读取的相关功能，并使用子类实现具体功能
• 读取文件，生产数据对象
• 进行数据需求的逻辑计算（计算每一天的销售额）
• 通过PyEcharts进行图形绘制

代码

实例1

"""
数据定义的类
"""

class Record:
    def __init__(self,data,order_id,money,province):
        self.data=data
        self.order_id=order_id
        self.money=money
        self.province=province
    def __str__(self):
        return f"{self.data},{self.order_id},{self.money},{self.province}"

实例2

"""
和文件相关的类定义
"""
import json

from data_define import Record

class FileReader:
    def read_data(self):
        #读取文件的数据，读取到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到list内返回即可
        pass

class TextFileReader(FileReader):
    def __init__(self,path):
        self.path=path
    #复写（实现抽象方法）父类的方法
    def read_data(self):
        f=open(self.path,"r",encoding="utf-8")
        record_list=[]
        for line in f.readlines():
            line=line.strip()#消除读取到的每一行数据中的“\n”
            data_list=line.split(",")
            record=Record(data_list[0],data_list[1],int(data_list[2]),data_list[3])
            record_list.append(record)
        f.close()
        return record_list

class JsonFileReader(FileReader):
    def __init__(self,path):
        self.path=path
    #复写（实现抽象方法）父类的方法
    def read_data(self):
        f=open(self.path,"r",encoding="utf-8")
        record_list=[]
        for line in f.readlines():
            data_dict=json.loads(line)
            record=Record(data_dict["date"],data_dict["order_id"],int(data_dict["money"]),data_dict["province"])
            record_list.append(record)
        f.close()
        return record_list

if __name__ == '__main__':
    text_file_reader=TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt")
    list1=text_file_reader.read_data()
    for l in list1:
        print(l)
    print("========================================================================")
    json_file_reader=JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt")
    list2=json_file_reader.read_data()
    for l in list2:
        print(l)

实例3

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import *

from file_define import FileReader,TextFileReader,JsonFileReader
from data_define import Record

text_file_reader=TextFileReader("D:/2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader=JsonFileReader("D:/2011年2月销售数据JSON.txt")

jan_data=text_file_reader.read_data()
feb_data=json_file_reader.read_data()

all_data:list[Record]=jan_data+feb_data

#开始进行数据计算
data_dict={}
for record in all_data:
    if record.data in data_dict.keys():
        data_dict[record.data]+=record.money
    else:
        data_dict[record.data]=record.money

#可视化
bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))
bar.add_yaxis("销售额",list(data_dict.values()),label_opts=LabelOpts(is_show=False))
bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)
bar.render("每日销售额柱状图.html")

可视化

数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1P3n-gvooVvmHEPak-xmkKg

提取码：hxvn

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