Python数据分析实战项目源码|常用库示例|新手复制就能用的代码

为什么你找的源码总“不好用”？我踩过的3个坑

其实不是你“不会用”，是很多源码根本没考虑新手的需求——我之前找源码时踩过的坑，现在想起来都头疼：

第一个坑是没标依赖库版本。去年我找了一个“用户行为分析”的源码，里面用了Pandas的一个函数，结果运行时提示“AttributeError”，查了半天才发现：源码用的是Pandas 1.3版本，而我装的是2.0，函数参数名变了。后来我才明白，新手最容易栽在“版本兼容”上——你以为“装个Pandas就行”，其实差0.1个版本都可能报错。

第二个坑是没有注释。我见过一份“库存数据统计”的源码，整整50行代码没有一个注释，我盯着看了10分钟，才搞懂“df.groupby([‘产品ID’]).sum()”是在算每个产品的总库存。对新手来说，没有注释的源码就像一本没有拼音的书，根本读不懂。

第三个坑是场景太冷门。有些源码讲“分析卫星数据”“处理基因序列”，看着很高大上，但和我们实际工作中的“销售数据”“用户行为”半点不沾边——你学了半天，还是不会处理自己的Excel表。我之前帮小夏找过一个“电商用户分析”的源码，里面用了一个很偏的库，安装时兼容问题折腾了半天，最后发现其实用Pandas的groupby就能解决，完全没必要搞复杂。

直接抄作业！3个高频实战项目源码，覆盖80%数据分析需求

我整理的这套源码，专门针对电商、零售、互联网运营这几个最常见的行业场景，每一行都标了注释、写清了依赖库版本，你复制过去，安装好对应的库就能跑——下面我挑3个最常用的项目，带你看看具体怎么用。

做数据分析的第一步，永远是“清洗数据”——你拿到的Excel表，可能有一半是空值、重复值，或者日期格式是“2023/10/01”和“2023-10-01”混在一起。我帮小夏处理过一份“618销售数据”，里面有120个空值、30条重复数据，还有50行日期是字符串格式，她之前用Excel筛选了2小时都没理清楚，后来用我写的源码，5分钟就搞定了。

这份源码的核心逻辑很简单，用Pandas的基础函数就能实现：

我在源码里加了很多注释，比如“# 只删掉‘销售额’‘数量’列的空值，其他列的空值保留”“# format参数要和你Excel里的日期格式对应，比如‘2023/10/01’就写成‘%Y/%m/%d’”——就算你不懂Pandas的细节，跟着注释也能看懂每步在做什么。小夏用这个源码处理了3次销售数据，现在已经能自己调整参数了——比如她后来遇到一份日期格式是“10-01-2023”的表，直接把format改成%d-%m-%Y就解决了。

做互联网运营的朋友，肯定经常要算“用户留存率”——比如“昨天新增的100个用户，今天还有多少人登录？”“7天后还有多少人在用产品？”。小夏之前用Excel算留存率，要拉“VLOOKUP”“COUNTIF”函数，每次都要花1小时，还容易算错；后来用我写的NumPy源码，5行代码就能出结果。

这份源码的核心是用NumPy的数组交集函数np.intersect1d——比如要算“次日留存率”，先把“第1天新增的用户ID”和“第2天登录的用户ID”取交集，再用交集的数量除以第1天的新增数量。具体步骤是：

我在源码里加了“数据格式说明”——比如用户登录数据要存成“user_123,2023-10-01”这样的CSV或TXT文件，确保NumPy能正确读取。小夏用这个源码算过她们电商平台的“新用户留存率”，结果和之前用Excel算的一模一样，但速度快了10倍——现在她每周做留存率报告，都直接用这份源码。

数据分析的最后一步，是“把结果变成老板能看懂的图”——你就算算出“产品A的销售额占比30%”，如果只放一串数字，老板可能扫一眼就过了；但如果画成饼图、折线图，老板立刻就能抓住重点。我帮小夏做过一份“月度销量趋势报告”，一开始用Matplotlib的默认风格，画出来的折线图是淡蓝色，老板说“不够直观”；后来我调整了颜色、加了峰值标注，用Seaborn的set_style('whitegrid')换了网格风格，老板看了直接说“这个图留着，下周开会用”。

这份可视化源码的亮点，是预设了“老板喜欢的风格”——不用你调半天参数：

我还加了“自动保存图片”的代码——plt.savefig('月度销量趋势图.png', dpi=300)，这样导出的图片是高清的，直接插在PPT里也不会模糊。小夏用这个源码做了4次汇报，每次老板都夸“图做得清楚”——她后来跟我说，“原来不是我不会画图，是之前没找到‘符合老板审美’的参数”。

为了让你更清楚每个项目的适用场景，我整理了一张高频实战项目源码清单：

其实做Python数据分析，最核心的不是“学多少复杂算法”，而是“把基础工具用对场景”——你不用会深度学习，只要把Pandas、NumPy、Matplotlib这几个库用熟，就能解决80%的工作问题。我整理的这套源码，就是帮你把“基础工具”和“实际场景”连起来，让你少踩坑、多做事。

如果你想拿这份源码试试，可以留言“源码”，我把百度网盘链接发给你——里面还有一份“常见报错解决方案”，比如“ModuleNotFoundError”怎么解决、“UnicodeDecodeError”是什么原因，都写得明明白白。对了，源码里的注释我都用的是大白话，比如“这步是删空值”“这步是转日期格式”，你就算刚学Python一个月，也能看懂。

最后想跟你说：数据分析不是“比谁代码写得复杂”，而是“比谁能更快解决问题”——你用简单的代码把问题解决了，比用复杂算法但跑不起来的代码强100倍。如果按这些源码试了，不管是成功跑通还是遇到问题，都欢迎回来告诉我——我帮你一起排查。

本文常见问题（FAQ）

我复制源码后运行报错，大概率是哪里的问题？

最常见的是依赖库版本不兼容——比如原文里提到的Pandas 1.3和2.0版本差异，函数参数名变了就会报AttributeError。其次是文件路径没放对，比如读取Excel或TXT时，要把文件和代码放同一文件夹，或者写全路径。还有可能是数据格式不对，比如用户登录数据要存成“用户ID,登录日期”的CSV/TXT，不然NumPy读不出来。

另外如果遇到“ModuleNotFoundError”，先检查有没有装对应的库，比如用pip install pandas numpy matplotlib seaborn装全依赖，版本可以参考源码里标的（比如Pandas==1.5.3），亲测这个版本对新手更友好。

源码里的注释多吗？新手能看懂吗？

注释都是大白话，比如“这步是删空值”“这步是转日期格式”“format参数要和Excel日期格式对应”，就算刚学Python一个月也能看懂。比如处理销售数据的源码里，会明确写“只删掉‘销售额’‘数量’列的空值，其他列空值保留”，不会用专业术语绕你。

像帮小夏处理618数据时，源码里的注释帮她快速搞懂“df.groupby”是算每个产品的总库存，后来她自己调整参数处理不同日期格式的表，全靠注释指路。

这些源码适合处理我工作中的销售/用户数据吗？

完全适合——源码覆盖了80%的高频场景：比如销售数据清洗（处理空值、重复值、日期格式）、用户留存率计算（次日/7日留存）、销量可视化（画老板能看懂的折线图/饼图/热力图），正好对应电商、零售、互联网运营的日常需求。

比如文中的“销售数据清洗”源码，小夏用它处理过2000行的618销售数据，5分钟搞定空值和占比计算；“用户留存”源码帮她算过电商新用户留存率，结果和Excel一致但快10倍。

我想画老板能看懂的图，源码里的可视化风格需要自己调吗？

不用自己调——源码里预设了“老板喜欢的风格”：折线图用橙色（#ff5722）粗线条，饼图用高饱和度的红黄蓝，热力图用红黄渐变（越红销量越高），这些颜色和样式都是亲测老板觉得“直观”的。

还加了自动保存高清图的代码（plt.savefig(‘月度销量趋势图.png’, dpi=300)），导出的图直接插PPT里不会模糊，小夏用这个源码做的汇报图，老板直接留着开会用。

怎么拿到文中提到的源码和报错解决方案？

留言“源码”就能拿到百度网盘链接，里面除了3个高频项目的源码，还有一份“常见报错解决方案”——比如“UnicodeDecodeError”是编码问题，改一下读取函数的encoding参数就行；“AttributeError”大概率是版本不对，按指南换对应版本就能解决。

源码里的注释和报错指南都是大白话，比如“这步是转日期格式”“ModuleNotFoundError是没装库”，就算你刚学Python一个月，跟着操作也能搞定。

YUANLEISVIP

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