Python综合数据分析_根据订单求RFM值

文章目录


0.导入数据

python 复制代码
import pandas as pd #导入Pandas
df_sales = pd.read_csv('订单.csv') #载入数据
df_sales.head() #显示头几行数据 

1.数据可视化

python 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt #导入Matplotlib的pyplot模块
#构建月度的订单数的DataFrame
df_sales['消费日期'] = pd.to_datetime(df_sales['消费日期']) #转化日期格式
df_orders_monthly = df_sales.set_index('消费日期')['订单号'].resample('M').nunique()
#设定绘图的画布
ax = pd.DataFrame(df_orders_monthly.values).plot(grid=True,figsize=(12,6),legend=False)
ax.set_xlabel('月份') # X轴label
ax.set_ylabel('订单数') # Y轴Label
ax.set_title('月度订单数') # 图题
#设定X轴月份显示格式
plt.xticks(
    range(len(df_orders_monthly.index)), 
    [x.strftime('%Y.%m') for x in df_orders_monthly.index], 
    rotation=45)
plt.show() # 绘图

2.数据清洗

python 复制代码
df_sales = df_sales.drop_duplicates() #删除重复的数据行

df_sales.isna().sum() # NaN出现的次数
python 复制代码
df_sales.describe() #df_sales的统计信息
python 复制代码
df_sales = df_sales.loc[df_sales['数量'] > 0] #清洗掉数量小于等于0的数据

df_sales.describe() #df_sales的统计信息

3.特征工程

python 复制代码
df_sales['总价'] = df_sales['数量'] * df_sales['单价'] #计算每单的总价
df_sales.head() #显示头几行数据

4.构建User用户表

python 复制代码
df_user = pd.DataFrame(df_sales['用户码'].unique()) #生成以用户码为主键的结构df_user
df_user.columns = ['用户码'] #设定字段名
df_user = df_user.sort_values(by='用户码',ascending=True).reset_index(drop=True) #按用户码排序
df_user #显示df_user

5.求R值

python 复制代码
df_sales['消费日期'] = pd.to_datetime(df_sales['消费日期']) #转化日期格式
df_recent_buy = df_sales.groupby('用户码').消费日期.max().reset_index() #构建消费日期信息
df_recent_buy.columns = ['用户码','最近日期'] #设定字段名
df_recent_buy['R值'] = (df_recent_buy['最近日期'].max() - df_recent_buy['最近日期']).dt.days #计算最新日期与上次消费日期的天数
df_user = pd.merge(df_user, df_recent_buy[['用户码','R值']], on='用户码') #把上次消费距最新日期的天数(R值)合并至df_user结构
df_user.head() #显示df_user头几行数据

6.求F值

python 复制代码
df_frequency = df_sales.groupby('用户码').消费日期.count().reset_index() #计算每个用户消费次数,构建df_frequency对象
df_frequency.columns = ['用户码','F值'] #设定字段名称
df_user = pd.merge(df_user, df_frequency, on='用户码') #把消费频率整合至df_user结构
df_user.head() #显示头几行数据

7.求M值

python 复制代码
df_revenue = df_sales.groupby('用户码').总价.sum().reset_index() #根据消费总额,构建df_revenue对象
df_revenue.columns = ['用户码','M值'] #设定字段名称
df_user = pd.merge(df_user, df_revenue, on='用户码') #把消费金额整合至df_user结构
df_user.head() #显示头几行数据

参考资料:极客时间

相关推荐
weixin_4662027814 分钟前
第32周:猴痘病识别(Tensorflow实战第四周)
人工智能·python·tensorflow
程序猿老罗42 分钟前
Flask 创建API接口服务
后端·python·flask
Adolf_199343 分钟前
Flask 自定义路由转换器
后端·python·flask
南宫乘风1 小时前
基于 Flask 和 Socket.IO 的 WebSocket 实时数据更新实现
python·websocket·flask
孤华暗香1 小时前
Python设计模式详解之14 —— 命令模式
python·设计模式·命令模式
TANGLONG2221 小时前
【初阶数据结构和算法】leetcode刷题之设计循环队列
java·c语言·数据结构·c++·python·算法·leetcode
D0ublecl1ck2 小时前
初识 Django
数据库·python·django·sqlite
D0ublecl1ck2 小时前
【实用向】Django 框架入门
数据库·后端·python·django
fuvuof2 小时前
函数类型注释和Union联合类型注释
python
龙虎榜小红牛系统2 小时前
Wordcloud也能生成一个,带html的词云图文件吗??
python·html·wordcloud