6.27数据分析实训任务1.2(python)

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

读取数据,仅读取所需列

data = pd.read_csv(r"C:\Users\XXGC\Desktop\shiuxun3.csv", usecols=["订单编号", "总金额"])

计算订单数量

order_count = data["订单编号"].nunique()

计算总金额的总和

total_amount = data["总金额"].sum()

计算平均订单金额

average_amount = total_amount / order_count

打印整体购物情况

print("订单数量:", order_count)

print("总金额:", total_amount)

print("平均订单金额:", average_amount)

读取数据,仅读取所需列

data = pd.read_csv(r"C:\Users\XXGC\Desktop\shiuxun3.csv", usecols=["订单编号", "总金额", "买家实际支付金额"])

计算已付款订单的数量和总金额

paid_orders = data[data["买家实际支付金额"] > 0]

paid_order_count = paid_orders["订单编号"].nunique()

paid_total_amount = paid_orders["买家实际支付金额"].sum()

计算未付款订单的数量和总金额

unpaid_orders = data[data["买家实际支付金额"] == 0]

unpaid_order_count = unpaid_orders["订单编号"].nunique()

unpaid_total_amount = unpaid_orders["总金额"].sum()

打印总销售情况

print("已付款订单数量:", paid_order_count)

print("已付款订单总金额:", paid_total_amount)

print("未付款订单数量:", unpaid_order_count)

print("未付款订单总金额:", unpaid_total_amount)

读取数据,仅读取所需列

data = pd.read_csv(r"C:\Users\XXGC\Desktop\shiuxun3.csv", usecols=["订单编号", "总金额"])

计算产品价格的平均值、中位数、最大值和最小值

price_stats = data["总金额"].agg(["mean", "median", "max", "min"])

读取数据

data = pd.read_csv(r"C:\Users\XXGC\Desktop\shiuxun3.csv")

将订单创建时间转换为日期时间格式

data["订单创建时间"] = pd.to_datetime(data["订单创建时间"])

按小时对订单创建时间进行分组,并计算每个小时的订单数量和总金额

hourly_sales = data.groupby(data["订单创建时间"].dt.hour).agg({"订单编号": "nunique", "总金额": "sum"})

绘制折线图展示销售趋势

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(hourly_sales.index, hourly_sales["订单编号"], label="订单数量")

plt.plot(hourly_sales.index, hourly_sales["总金额"], label="总金额")

plt.xlabel("小时")

plt.ylabel("数量/金额")

plt.title("销售趋势(按小时)")

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

打印产品价格分析

print(price_stats)

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