数据分析实战

2024-06-18 23:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

导语：给你这样一份数据，来自收银台记账数据，你能提取什么信息？有多大价值？找出这样的信息需要多久时间？

如果使用自动化工具，几十行python代码，能做什么？

首先，导入数据集：

import pandas as pd import numpy as np flies = 'input.csv' data=pd.read_csv(flies,encoding="gbk")

对大类分组，计算销售金额：

a=[] #创建空list来保存数据 b=[] for name, group in data.groupby(['大类名称']): a.append(name) b.append((group['销售金额'].sum())) print(a) #验证大类名称 data_21={'名称':a,'金额':b} #创建一个数据集来保存 data_21=pd.DataFrame(data_21) data_21.to_csv('putout1.csv') #输出为csv

对中类别，是否促销分组，计算销售金额：

a=[] b=[] for name, group in data.groupby(['中类名称', '是否促销']): #对两个列表进行分组 a.append(name) b.append((group['销售金额'].sum())) print(a) print(b) data_22={'名称':a,'金额':b} data_22=pd.DataFrame(data_22) data_22.to_csv('putout2.csv')

销售日期转化为序列，便于计数：

b=data['销售日期'] print(b.count()) b1=1 s=1 tianshu=[] for i in range(0,b.count()-1): #如果两个序列前后不一样则认为是新的一天 if b[i]==b[i+1]: tianshu.append(b1) else: b1=b1+1 tianshu.append(b1) print(tianshu) data['天数']=tianshu #将新生成的天数序列加入data数据中

生成周序列：

zhoushu=[] zhou=1 for i in data['天数']: #每隔7天为新的一周数 if i

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