首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns

数据准备-清洗

在进行机器学习的第一步——准备数据，为了方便起见，我已经提前下载好了所需的文件。

https://files.cnblogs.com/files/guoxiaoyu/US-pumpkins.zip?t=1726642760&download=true

在大多数情况下，我们很少能够获得完全符合规范的数据集。因此，通常第一步是对数据进行清洗。就以今天的数据为例，让我给大家打开看一下，了解它的具体格式是怎样的。

无论从哪个角度来看，这些数据都并非十分理想。它确实包含了大量信息，因此今天我们将以月份为主要维度，来统计南瓜每月的平均价格。这样做的话，我们基本上可以放弃许多其他字段。

开始解析

我们的目标是获取每月南瓜的平均价格，因此我们需要关注的字段包括月份和价格。手动删除不必要的字段，再让Python进行解析，这样的做法显得太繁琐和低效了。因此，今天我们将介绍一个非常实用的工具包：Pandas，它能够简化这一过程。

Pandas学习地址：https://pandas.pydata.org/

<code>import pandas as pd

pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')

print(pumpkins.head())

print(pumpkins.tail())

这里可以自行打印下前5行信息和后5行信息。

这里的数据列很多，我们需要删除那些不必要的列，只保留我们需要的月份和价格数据。

<code>new_columns = ['Package', 'Month', 'Low Price', 'High Price', 'Date']

pumpkins = pumpkins.drop([c for c in pumpkins.columns if c not in new_columns], axis=1)

print(pumpkins.isnull().sum())

注意，我们的文件中并没有"Month"这一列，这是我们后续需要用到的重要数据。另外，还有一个"Package"字段，表示称重方式，因为不同的蔬菜可能有不同的称重方式。

通常情况下，我们购买东西时按照公斤（kg）为单位称重进行结算。然而，商家有时为了促销可能会以整个南瓜的方式出售，这种称重方式的不统一是很常见的。我们需要确保只保留统一的称重方式数据。

字段解析

我们首先来计算比较简单的日期，只获取月份而不考虑年份。尽管这样做可能会导致最终数据的不准确性，因为每年各种因素会导致价格浮动很大，但暂且不考虑这些复杂因素，先处理最简单的情况。

month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month

print(month)

接下来我们处理价格，我们将只考虑每个菜品的最高价和最低价，然后计算它们的平均值。

price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2

print(price)

现在我们来处理称重方式。针对美国地区的称重方式，我们无需过多关注细节，直接使用已经设定好的公式即可。而对于国内地区，则需要根据数据特征进行截取和调整。

pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]

new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/(1 + 1/9)

new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price/(1/2)

print(new_pumpkins)

效果如下：

数据可视化

我们将使用数据可视化库 Matplotlib 来呈现我们的数据分析结果。Matplotlib 是一个强大的工具，能够帮助我们创建各种类型的图表，以便更直观地展示数据趋势和关系。

Matplotlib入门学习地址是：https://matplotlib.org/

<code>import matplotlib.pyplot as plt

price = new_pumpkins.Price

month = new_pumpkins.Month

plt.scatter(month, price)

plt.show()

在这里，我们简单地将价格和月份数据显示在了 x 轴和 y 轴上，并没有特别复杂的图表设计。

我们来优化下代码：

<code>new_pumpkins.groupby(['Month'])['Price'].mean().plot(kind='bar')code>

plt.ylabel("Pumpkin Price")

我来解释一下：groupby方法被用来按照Month列对数据进行分组，这意味着所有具有相同月份的数据会被归为一组。

接下来，['Price'].mean()是对每个分组内的Price列计算平均值。这样，我们就得到了每个月的南瓜平均价格。

最后，.plot(kind='bar')是将计算出的平均价格数据绘制成条形图。这里的kind='bar'指定了绘图类型为条形图，它会显示每个月的平均价格，并且每个月份会对应一个条形。

当然，数据可视化并不局限于 Matplotlib，还有许多其他依赖库可供选择，你可以根据个人喜好和需求选择适合的工具。

总结

看起来，确实我们的数据处理工作已经基本完成了。

然而，在文章中我还提到了一个重要的观点：这种方法并不能充分解释具体问题的原因。这是因为我们只是在理想条件下计算价格，而没有考虑到年份、天气以及称重等因素的影响。尽管如此，我们已经确定了数据准备的大致流程。

现在需要做的是自行决定如何维护这一流程，确保数据的清晰性和准确性。

我是努力的小雨，一名 Java 服务端码农，潜心研究着 AI 技术的奥秘。我热爱技术交流与分享，对开源社区充满热情。同时也是一位腾讯云创作之星、阿里云专家博主、华为云云享专家、掘金优秀作者。

💡 我将不吝分享我在技术道路上的个人探索与经验，希望能为你的学习与成长带来一些启发与帮助。

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