Python连锁门店的数据分析

1、导入的excel数据
2、代码

#连锁门店的数据分析#导入数据源
import pandas as pd
from datetime import datetime
data = pd.read_csv(r"C:/Users/Showing/Desktop/shop.csv", parse_dates=["成交时间"],encoding="gbk",engine="python")# 1、哪些类别的商品比较畅销，订单表中对类别ID进行分组，对分组后的销量进行求和，利用数组分组
data.groupby("类别ID")["销量"].sum().reset_index()#销量最好的前10个类别
data.groupby("类别ID")["销量"].sum().reset_index().sort_values(by="销量",ascending=False).head(10)# 2、统计哪些商品比较畅销,用数据透视表计算比较畅销的前10商品,利用数据透视表
pd.pivot_table(data, index="商品ID", values="销量",aggfunc="sum").reset_index().sort_values(by="销量",ascending=False).head(10)# 3、不同门店的销售占比，需新增一个销售额字段，按照门店编号进行分组，对分组后的营业额求和运算，最后计算不同门店的销售额占比
data["销售额"] = data["销量"]*data["单价"]
data.groupby("门店编号")["销售额"].sum()data.groupby("门店编号")["销售额"].sum()/data["销售额"].sum()#绘制不同门店销售额占比的饼图
#导入matplotlib库中的pyplot,并起名为plot
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.subplot(1,2,1)
(data.groupby("门店编号")["销售额"].sum()/data["销售额"].sum()).plot.pie(autopct='%.0f%%')# 4、哪些时间段是客流量高峰，取出小时数，用订单ID去重计算代表客流量
#利用自定义时间格式函数strftime 提取小时数
data["小时"] = data["成交时间"].map(lambda x:int(x.strftime("%H")))
#对小时和订单去重
traffic = data[["小时","订单ID"]].drop_duplicates()
#每小时的客流量
traffic.groupby("小时")["订单ID"].count()
#绘制每小时客流量折线图
plt.subplot(1,2,2)
traffic.groupby("小时")["订单ID"].count().plot()#将图表保存到本地
plt.savefig("C:/Users/Showing/Desktop/pie_plot.jpg")

3、结果图

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