数据分享链接：https://pan.baidu.com/s/1pKTbt24egIHO04rUFnNQ_w?pwd=djqi
提取码：djqi

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

#中文乱码与坐标轴负号处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft Yahei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

Login = pd.read_csv('Login.csv')
Login.head()

study_information = pd.read_csv('study_information.csv')
study_information.head()

users = pd.read_csv('users.csv')
users1 = users[['user_id','register_time','recently_logged','learn_time']]
users1.head()

任务一 数据预处理

任务1.1

对照附录 1，理解各字段的含义，进行缺失值、重复值等方面的必要处理，将处理结果保存“task1_1_X.csv”（如果包含多张数据表，X 可从 1 开始往后编号），并在报告中描述处理过程。

缺失值处理

Login.isnull().mean()

user_id        0.0
login_time     0.0
login_place    0.0
dtype: float64

study_information.isnull().mean()

user_id             0.000000
course_id           0.000000
course_join_time    0.000000
learn_process       0.000000
price               0.021736
dtype: float64

删除price的缺失，认0为免费课程

study_information = study_information.dropna(subset=['price'])
study_information.head()

users1.isnull().mean()

user_id            0.001523
register_time      0.000000
recently_logged    0.000000
learn_time         0.000000
dtype: float64

对user_id缺失进行删除

users1 = users.dropna(subset=['user_id'])
users1.head()

异常值处理

#excel表格处理
users1.to_csv('new_users1.csv')

new_users1 = pd.read_csv('new_users.csv')
new_users1.columns
new_users = new_users1[[ 'user_id', 'register_time', 'recently_logged', 'number_of_classes_join','number_of_classes_out','learn_time']]
new_users.head()

任务 1.2

重复值处理

print("Login表存在重复值：",any(Login.duplicated()))
print("study_information表存在重复值：",any(study_information.duplicated()))
print("users表存在重复值：",any(new_users.duplicated()))

Login表存在重复值： False
study_information表存在重复值： False
users表存在重复值： True

new_users.drop_duplicates(inplace=True)
new_users.head()

任务二 平台用户活跃度分析

任务 2.1

分别绘制各省份与各城市平台登录次数热力地图，并分析用户分布情况。

——国内

Login['guobie'] = Login['login_place'].apply(lambda x:x[0:2]).tolist()
Login.head(5)

Login_nei = Login.loc[Login['login_place'].str.contains("内蒙古")] 
Login_nei['shengfen'] = Login_nei['login_place'].apply(lambda x:x[2:5]).tolist()
Login_nei['chengshi'] = Login_nei['login_place'].apply(lambda x:x[5:]).tolist()
Login_nei.head()

Login_hei = Login.loc[Login['login_place'].str.contains("黑龙江")] 
Login_hei['shengfen'] = Login_hei['login_place'].apply(lambda x:x[2:5]).tolist()
Login_hei['chengshi'] = Login_hei['login_place'].apply(lambda x:x[5:]).tolist()
Login_hei.head()

#不包括内蒙古、黑龙江
Login2 = Login[~Login['login_place'].isin(["内蒙古",'黑龙江'])]

Login2['shengfen'] = Login2['login_place'].apply(lambda x:x[2:4]).tolist()
Login2['chengshi'] = Login2['login_place'].apply(lambda x:x[4:]).tolist()
Login2.head(5)

Login_he1 = Login_nei.append(Login2)
Login_he2 = Login_he1.append(Login_hei)
Login_he = Login_he2[['user_id','login_time','guobie','shengfen','chengshi']]
Login_he.head()

——国外

#各国登录统计
Login_he2 =  Login_he.groupby(by='guobie',as_index=False).count()
#不包括中国
Login_he3 = Login_he2[~Login_he2['guobie'].isin(["中国"])]
Login_he3

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts 
x_data = list(Login_he3['guobie'])
#['South Africa','Greece','Germany','Norway','Czech Rep.','Poland','Thailand',
         # 'Sweden','Switzerland','United Kingdom','Netherlands','Vietnam']
y_data = Login_he3['user_id']

# 特殊值标记
line = (Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis("国外平台登录情况",y_data)
        .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")
            ]))
        .set_global_opts(
            #title_opts=opts.TitleOpts(title="国内平台登录次数", subtitle="副标题"),                         # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                                 # 工具箱
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start=0,range_end=100)     # 横轴缩放
        )
        )                                                                                                
line.render_notebook()

各省份平台登录次数热力地图

#不包括国外
Login_china = Login_he[Login_he['guobie'].isin(["中国"])]

Login_china2 =  Login_china.groupby(by='shengfen',as_index=False).count()
Login_china3 = Login_china2.iloc[1:,]
Login_china3['count'] = Login_china3['user_id']
Login_china3.head()

type(y_data.values)

numpy.ndarray

——全国省份用户登录人数分布

from pyecharts.charts import Bar

x_data = list(Login_china3['shengfen'])
y_data = list(Login_china3['count'])

# 特殊值标记
bar = (Bar()
       .add_xaxis(x_data)
       .add_yaxis('国内平台登录次数', y_data)
       .set_series_opts(
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),                
            ]))
       .set_global_opts(
            #title_opts=opts.TitleOpts(title="国内平台登录次数", subtitle="副标题"),                         # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                 # 工具箱
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start=0,range_end=100)     # 横轴缩放
        )
       .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")
            ]))
      )

bar.render_notebook()
#bar.render('map2.html') #保存到本地

from pyecharts.charts import Map
province = ['北京市','天津市','河北省','山西省','内蒙古自治区','辽宁省','吉林省','黑龙江省','上海市','江苏省','浙江省','安徽省','福建省','江西省',
'山东省','河南省','湖北省','湖南省','广东省','广西壮族自治区','海南省','重庆市','四川省','贵州省','云南省','陕西省','甘肃省','青海省','宁夏回族自治区','新疆维吾尔自治区']

values = list(Login_china3['count'])
data = [[province[i],values[i]] for i in range(len(province))]
map = (
    Map()      
    .add("中国各省平台登录次数",data,'china')
      )
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=125000),  #最大数据范围
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()                                                     # 工具箱
    )
map.render_notebook()

各城市平台登录次数热力地图

#重点省份用户平台登陆次数分析

Login_china4 = Login_china3.sort_values(by='count',ascending=False)
Login_china5 = Login_china4.iloc[0:10,:]

x_data = list(Login_china5['shengfen'])
y_data = list(Login_china5['count'])

bar = (Bar()
       .add_xaxis(x_data)
       .add_yaxis('重点省份用户平台登陆次数分析', y_data)
       .set_series_opts(
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),                
            ]))
       .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="国内平台登录次数", subtitle="副标题"),                         # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                                                     # 工具箱
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start=0,range_end=100)                         # 横轴缩放
        )
       .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")
            ]))
      )
bar.render_notebook()

——重点省份用户分布情况分析

#广东
Login_guangdong1 = Login_he[Login_he['shengfen'].isin(["广东"])]
Login_guangdong2 =  Login_guangdong1.groupby(by='chengshi',as_index=False).count()
Login_guangdong = Login_guangdong2.iloc[1:,]

Login_guangdong["new_chengshi"] = Login_guangdong['chengshi']+'市'

x_data = list(Login_guangdong['user_id'])
y_data = list(Login_guangdong['new_chengshi'])
data = [[y_data[i],x_data[i]] for i in range(len(y_data))]

map = (
    Map()      
    .add("广东各城市平台登录次数热力地图",data,'广东')
      )
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=28000),  #最大数据范围
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()                                                     # 工具箱
    )
map.render_notebook()

#湖北

Login_hubei1 = Login_he[Login_he['shengfen'].isin(["湖北"])]
Login_hubei2 =  Login_hubei1.groupby(by='chengshi',as_index=False).count()
Login_hubei = Login_hubei2.iloc[1:,]

Login_hubei["new_chengshi"] = Login_hubei['chengshi']+'市'
Login_hubei.loc[Login_hubei['new_chengshi']== '恩施土家族苗族自治州市','new_chengshi']= '恩施土家族苗族自治州'
Login_hubei.loc[Login_hubei['new_chengshi']== '神农架林区市','new_chengshi']= '神农架林区'
x_data = list(Login_hubei['user_id'])
y_data = list(Login_hubei['new_chengshi'])

data = [[y_data[i],x_data[i]] for i in range(len(y_data))]

map = (
    Map()      
    .add("湖北各城市平台登录次数热力地图",data,'湖北')
      )
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=6800),  #最大数据范围
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()                                                     # 工具箱
    )
map.render_notebook()

#贵州

Login_guizhou1 = Login_he[Login_he['shengfen'].isin(["贵州"])]
Login_guizhou2 =  Login_guizhou1.groupby(by='chengshi',as_index=False).count()
Login_guizhou = Login_guizhou2.iloc[1:,]

Login_guizhou["new_chengshi"] = Login_guizhou['chengshi']+'市'
Login_guizhou.loc[Login_guizhou['new_chengshi']== '黔东南苗族侗族自治州市','new_chengshi']= '黔东南苗族侗族自治州'
Login_guizhou.loc[Login_guizhou['new_chengshi']== '黔南布依族苗族自治州市','new_chengshi']= '黔南布依族苗族自治州'
Login_guizhou.loc[Login_guizhou['new_chengshi']== '黔西南布依族苗族自治州市','new_chengshi']= '黔西南布依族苗族自治州'

x_data = list(Login_guizhou['user_id'])
y_data = list(Login_guizhou['new_chengshi'])

data = [[y_data[i],x_data[i]] for i in range(len(y_data))]

map = (
    Map()      
    .add("贵州各城市平台登录次数热力地图",data,'贵州')
      )
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3700),  #最大数据范围
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()                                                     # 工具箱
    )
map.render_notebook()

#河南

Login_henan1 = Login_he[Login_he['shengfen'].isin(["河南"])]
Login_henan2 =  Login_henan1.groupby(by='chengshi',as_index=False).count()
Login_henan = Login_henan2.iloc[1:,]

Login_henan["new_chengshi"] = Login_henan['chengshi']+'市'

x_data = list(Login_henan['user_id'])
y_data = list(Login_henan['new_chengshi'])

data = [[y_data[i],x_data[i]] for i in range(len(y_data))]

map = (
    Map()      
    .add("河南各城市平台登录次数热力地图",data,'河南')
      )
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=2550),  #最大数据范围
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()                                                     # 工具箱
    )
map.render_notebook()

任务 2.2

分别绘制工作日与非工作日各时段的用户登录次数柱状图，并分析用户活跃的主要时间段。

#将日期与时间分割
Login1 = Login["login_time"].str.split(" ",expand=True).fillna("")
Login1['login_data'] = Login1[0]
Login1['login_hour'] = Login1[1]
Login1['user_id'] = Login['user_id']
Login2 = Login1[['user_id','login_data','login_hour']]
Login2.head()

工作日分析

import datetime
import chinese_calendar

start_time = datetime.datetime(2018, 9, 6)
end_time = datetime.datetime(2020, 6, 18)

#获取工作日时期
a = chinese_calendar.get_workdays(start_time,end_time)
#chinese_calendar.get_holidays(start_time,end_time)

#转换为日期列表
date_string = [d.strftime('%Y-%m-%d') for d in a]

#筛选工作日所含数据
Login3 = Login2[Login2['login_data'].isin(date_string)]

#将小时取整
x = Login3['login_hour']
Login3['login_newhour'] = Login3['login_hour'].apply(lambda x: int(x[0:2]))
Login3.head()

gongzuori = Login3.groupby(by=Login3['login_newhour'],as_index=False)['user_id'].count()
gongzuori['gongzuori'] = gongzuori['user_id']
gongzuori = gongzuori[['login_newhour','gongzuori']]
gongzuori.head()

非工作日分析

import datetime
import chinese_calendar

start_time = datetime.datetime(2018, 9, 6)
end_time = datetime.datetime(2020, 6, 18)

#获取工作日时期
a = chinese_calendar.get_holidays(start_time,end_time)
#chinese_calendar.get_holidays(start_time,end_time)

#转换为日期列表
date_string = [d.strftime('%Y-%m-%d') for d in a]

#筛选工作日所含数据
Login4 = Login2[Login2['login_data'].isin(date_string)]

#将小时取整
x = Login4['login_hour']
Login4['login_newhour'] = Login4['login_hour'].apply(lambda x: int(x[0:2]))
Login4.head()

holidays = Login4.groupby(by=Login4['login_newhour'],as_index=False)['user_id'].count()
holidays['holidays'] = holidays['user_id']
holidays = holidays[['login_newhour','holidays']]
holidays.head()

from pyecharts.charts import Line
attr = list(gongzuori['login_newhour'])
v1 = list(gongzuori['gongzuori'])
v2 = list(holidays['holidays'])

line = (Line()
       .add_xaxis(attr)
       .add_yaxis('工作日次数', v1)
       .add_yaxis('非工作日次数',v2)
       .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="用户活跃度整体情况分析"),       # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                               # 工具箱
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start=0,range_end=100)    # 横轴缩放
        )
      )
line.render_notebook()

任务 2.3

记?end为数据观察窗口截止时间（如：赛题数据的采集截止时间为2020 年 6 月 18 日），??为用户 i 的最近访问时间，?? = ?end − ??，若?? > 90天，则称用户 i 为流失用户。根据该定义计算平台用户的流失率。

用户总体情况分析

Tend = pd.date_range('20200618235959',periods=1)
new_users.drop_duplicates(inplace=True)
new_users['Tend'] = list(Tend)*43909 
new_users['longtime'] = (pd.to_datetime(new_users['Tend']) - pd.to_datetime(new_users['recently_logged'])).map(lambda x:x.days)
#new_users['longtime'] = new_users['longtime'].astype(str)
new_users3 = new_users.dropna()
#new_users['longtime'].str.split("",expand=True).fillna("")
new_users3.head()

new_users3['longtime'].describe()

count    43717.000000
mean       190.146259
std        170.868948
min          0.000000
25%         49.000000
50%        115.000000
75%        343.000000
max        646.000000
Name: longtime, dtype: float64

new_users4 =  new_users3.groupby(by='longtime',as_index=False).count()

x_data = list(new_users4['longtime'])
y_data = list(new_users4['user_id'])

bar = (Bar()
       .add_xaxis(x_data)
       .add_yaxis('人数', y_data)
       .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
       .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="各类时间差值人数分析"),      # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                             # 工具箱
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start=0,range_end=100) # 横轴缩放
        )
      )
bar.render_notebook()

流失天数及流失率分析

new_users5  = new_users3[new_users3['longtime'] >90]

new_users6 =  new_users5.groupby(by='longtime',as_index=False).count()

x_data = list(new_users6['longtime'])
y_data = list(new_users6['user_id'])

bar = (Bar()
       .add_xaxis(x_data)
       .add_yaxis('天数', y_data)
       .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
       .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="流失用户的流失天数分析"),                         # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                                                     # 工具箱
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start=0,range_end=100)                         # 横轴缩放
        )
      )
bar.render_notebook()

print('流失率：',new_users5['longtime'].count()/43717)
print('流失人数：',new_users5['longtime'].count())

流失率： 0.5796143376718439
流失人数： 25339

未流失客户流失风险等级分类分析

潜水用户：小于 90 天且大于 60 天

活跃用户：小于 60 天

高活跃用户：小于 30 天

低活跃用户：小于 60 天且大于 30 天

qianshui = new_users3[(new_users3.longtime > 60) & (new_users3.longtime < 90)]['longtime'].count()
print('潜水用户：',qianshui)
print('潜水用户占比：',qianshui/(43717-25339))

潜水用户： 4796
潜水用户占比： 0.260964196321689

gao_huoyue = new_users3[new_users3.longtime < 30]['longtime'].count()
print('高活跃用户：',gao_huoyue)
print('高活跃用户占比：',gao_huoyue/(43717-25339))

高活跃用户： 7516
高活跃用户占比： 0.40896724344324736

di_huoyue = new_users3[(new_users3.longtime > 30) & (new_users3.longtime < 60)]['longtime'].count()
print('低活跃用户：',di_huoyue)
print('低活跃用户占比：',di_huoyue/(43717-25339))

低活跃用户： 5647
低活跃用户占比： 0.3072695614321471

任务 2.4

根据任务 2.1 至任务 2.3，分析平台用户的活跃度，为该教育平台
的线上管理决策提供建议。

任务 3 线上课程推荐

任务 3.1

根据用户参与学习的记录，统计每门课程的参与人数，计算每门课程的受欢迎程度，列出最受欢迎的前 10 门课程，并绘制相应的柱图。

study_information1= study_information.groupby(by='course_id',as_index=False)['user_id'].count()
study_information1['num'] = study_information1['user_id']
study_information2 = study_information1[['course_id','num']]
study_information2.head()

选课人数分析

study_information2['num'].sum()

190736

num1 = study_information2[(study_information2.num > 10000)]['num'].sum()
print('选课人数10000以上：',num1)
print('选课人数占比：',num1/190736)

选课人数10000以上： 13265
选课人数占比： 0.06954638872577804

num2 = study_information2[(study_information2.num > 5000) & (study_information2.num < 10000)]['num'].sum()
print('选课人数5000-10000：',num2)
print('选课人数占比：',num2/190736)

选课人数5000-10000： 53968
选课人数占比： 0.2829460615720158

num3 = study_information2[(study_information2.num > 1000) & (study_information2.num < 5000)]['num'].sum()
print('选课人数1000-5000：',num3)
print('选课人数占比：',num3/190736)

选课人数1000-5000： 89075
选课人数占比： 0.4670067527891955

num4 = study_information2[(study_information2.num > 500) & (study_information2.num < 1000)]['num'].sum()
print('选课人数500-1000：',num4)
print('选课人数占比：',num4/190736)

选课人数500-1000： 13057
选课人数占比： 0.06845587618488382

num5 = study_information2[(study_information2.num > 100) & (study_information2.num < 500)]['num'].sum()
print('选课人数100-500：',num5)
print('选课人数占比：',num5/190736)

选课人数100-500： 18819
选课人数占比： 0.09866517070715544

num6 = study_information2[(study_information2.num < 100)]['num'].sum()
print('选课人数100以下：',num6)
print('选课人数占比：',num6/190736)

选课人数100以下： 2552
选课人数占比： 0.013379750020971396

from pyecharts.charts import Pie
x_data = ["选课人数10000以上", "选课人数5000-10000", "选课人数1000-5000", "选课人数500-1000", "选课人数100-500","选课人数100以下"]
y_data = [13265, 53968, 89075, 13057, 18819,2552]

c = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(x_data, y_data)],radius=["30%", "70%"])   # zip函数两个部分组合在一起list(zip(x,y))-----> [(x,y)]
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="课程参与人数分析"), # 标题
        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                                                     # 工具箱
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="10%", pos_left="80%")) #图例设置
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))  # 数据标签设置
    )
c.render_notebook()

课程受欢迎程度分析

study_information2.describe()

study_information2['y'] = (study_information2['num']-1)/13624
study_information2 = study_information2.sort_values(by='y',ascending=False)
study_information3 = study_information2.iloc[0:10,:]
study_information3 

x_data = list(study_information3['course_id'])
y_data_line = list(study_information3['y'])

line = (Line()
       .add_xaxis(x_data)
       .add_yaxis('课程参与百分比', y_data_line)
       .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="课程受欢迎程度分析"),                         # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()                                                     # 工具箱
        )
       .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
      )
line.render_notebook()

x_data = list(study_information3['course_id'])
y_data_line = list(round(study_information3['y'],2))


c = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(x_data, y_data_line)],
         center=['45%', '55%'],radius=["25%", "70%"],rosetype="area")   # zip函数两个部分组合在一起list(zip(x,y))-----> [(x,y)]
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="课程受欢迎程度分析"), # 标题
        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                                                     # 工具箱
        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="10%", pos_left="80%")) #图例设置
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}"))  # 数据标签设置
    )
c.render_notebook()

任务 3.2

根据用户选择课程情况，构建用户和课程的关系表（二元矩阵），使用基于物品的协同过滤算法计算课程之间的相似度，并结合用户已选课程的记录，为总学习进度最高的 5 名用户推荐 3 门课程。

构建用户和课程的关系表（二元矩阵）

study_information['num'] =1

study_information4 = study_information[['user_id','course_id','num']]
study_information5 = study_information4.pivot(index='user_id',columns='course_id',values='num').fillna(0)
study_information5

物品的协同过滤算法

from sklearn.metrics import jaccard_score

items = study_information5.columns
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
# 计算课程间相似度
course_similar = 1 - pairwise_distances(study_information5.T.values,metric="jaccard")
course_similar = pd.DataFrame(course_similar, columns=items, index=items)

course_similar

topN_items = {}
# 遍历每一行数据
for i in course_similar.index:
    # 取出每一列数据，并删除自身，然后排序数据
    _df = course_similar.loc[i].drop([i])
    _df_sorted = _df.sort_values(ascending=False)

    top2 = list(_df_sorted.index[:3])
    topN_items[i] = top2

topN_items = pd.DataFrame(topN_items,columns=items)
topN_items

rs_results = {}
# 构建推荐结果
for user in study_information5.index:    # 遍历所有用户
    rs_result = set()
    for item in study_information5.loc[user].replace(0,np.nan).dropna().index:   # 取出每个用户当前已购物品列表
        # 根据每个物品找出最相似的TOP-N物品，构建初始推荐结果
        rs_result = rs_result.union(topN_items[item])
    # 过滤掉用户已购的物品
    rs_result = list(study_information5.loc[user].replace(0,np.nan).dropna().index)
    # 添加到结果中
    rs_results[user] = rs_result
    
rs_results1 = pd.DataFrame.from_dict([rs_results]) 
rs_results1

为总学习进度最高的 5 名用户推荐 3 门课程

study_information['shichang'] = study_information['learn_process'].str.replace(r'[^0-9]', '')
study_information['shichang'] = pd.to_numeric(study_information['shichang'],errors='coerce')
study_information.head()

#study_information1 = study_information.groupby(by='user_id',as_index=False)['shichang'].mean()
study_information6 = study_information.groupby(by='user_id',as_index=False)['shichang'].sum()
study_information7 = study_information6.sort_values(by='shichang',ascending=False)

study_information7.head(5)

user_tuijian = rs_results1[['用户1193','用户13841','用户32684','用户36989','用户24985']]
user_tuijian

任务 3.3

在任务 3.1 和任务 3.2 的基础上，结合用户学习进度数据，分析付费课程和免费课程的差异，给出线上课程的综合推荐策略。

study_information_shichang = study_information.groupby(by='course_id',as_index=False)['shichang'].mean()
study_information_shichang['shichang'] = study_information_shichang['shichang']/100
study_information_price = study_information.groupby(by='course_id',as_index=False)['price'].mean()
study_information_price2 = study_information_price.sort_values(by='price',ascending=True)
study_information_price2 = study_information_price2[study_information_price2['price']>0]
result = pd.merge(study_information_price2, study_information_shichang,on='course_id')
result = result.groupby(by='price',as_index=False)['shichang'].mean()
result.head()

from pyecharts.globals import ThemeType
x_data = list(result['price'])
y_data = list(result['shichang'])

bar = (Bar()
    #init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))  # 设置主题
       .add_xaxis(x_data)
       .add_yaxis('学习进度', y_data)
        .set_colors(["#6C7C98"])  # 柱子的颜色
          #.reversal_axis()   # xy轴交换
       .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="课程价格与学习进度关系"),                         # 标题
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                                                     # 工具箱
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start=0,range_end=100)                         # 横轴缩放
        )
        .set_series_opts(
        # 为了不影响标记点，这里把标签关掉
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
      )

bar.render_notebook()

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