python教程110-Python销售订单分析

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数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析，现状分析可以表明当前的业务状况，对当前的业务状况做分析，可以给决策者提供一个数据支撑和参考。

本节使用一组销售订单明细数据，研究不同产品的订单数和销量情况，同时研究每个分拨中心的销量占比以及哪些月份订单量最多，综合数据分析的结果给业务决策热提供数据支持。

1、使用pandas包导入数据，其中parse_dates用于解析日期。

2、订单前十的产品

查看订单量前十的产品都有哪些？使用value_counts()函数进行分组计数，默认是降序排列，同时使用head函数选取前十个数据结果，其中充电宝订单数排第一位。

数字不太直观，我们导入matplotlib包将订单量可视化进行展示。

value_counts函数是默认降序排列，可以使用sort_values函数升序排列后，使用plot.barh函数做一个条形图，由图可以看出订单数排前十的产品，且贴膜和数据线这两款产品之间订单数出现显著差异。

3、销售量前十的产品

查看销售量前十的产品，按照产品名称分组求和，然后使用sort_values函数设置ascending=False参数进行降序排列。

使用条形图直观地展示数据结果，手机壳的销量排第一位，表明手机壳更新换代速度比较快，产品需求多。

4、每个分拨中心中心的销量占比

每款产品都是由分拨中心始发，查看每个分拨中心中心的销量占比，使用groupby函数根据发货地分组求和，同时除以总销量，即可得到每个分拨中心的销量占比。

使用plot.pie函数绘制一个饼图，由图可以看出上海分拨中心的的销量占比最高，达到37.89%，郑州分拨中心的销量占比最低，仅有11.38%。

5、哪些月份订单量最多

查看哪些月份的订单最多，这里筛选2018年1月1日到2018年12月31日的数据，同时使用map和lambda函数提取年月，将提取的年月数据格式变化为字符类型。

使用dtypes函数查看数据类型，可以看到初始的订单日期为日期类型，提取后的月份字段变为字符类型。

计算每个月的订单数，按照月份进行分组计数，其中nunique函数可以实现非重复计数功能。

使用plot函数绘制一个折线图，由图可以看出2018年12月的订单数最多，2018年2月份的订单数最少。

文章节选大话数据分析公共账号，并编辑。