python批量分析表格_示例python 批量操作excel统计销售榜品牌及销售额

示例统计销售榜品牌及销售额

importpandas as pdimportnumpy as npimportos

os.chdir('F:\\50mat\源数据1000张表格')

name= '户外服装&滑雪衣.xlsx'df=pd.read_excel(name)

df.head()

打印结果

日期转化率访客数三级类目客单价品牌

02019-080.036466837滑雪衣3887.646034品牌-5

12019-080.0061109951滑雪衣1890.920192品牌-7

22019-080.00827911067滑雪衣1001.541028品牌-19

32019-080.00364725296滑雪衣986.192182品牌-17

42019-080.0060125053滑雪衣2818.957816品牌-14

df['日期'].unique()

打印结果

array(['2019-08', '2019-07', '2019-06', '2019-05', '2019-04', '2019-03',

'2019-02', '2019-01', '2018-12', '2018-11', '2018-10', '2018-09'],

dtype=object)

一：操作单表

销售额

df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']

df.head()

打印结果

日期转化率访客数三级类目客单价品牌销售额

02019-080.036466837滑雪衣3887.646034品牌-5118657.898127

12019-080.0061109951滑雪衣1890.920192品牌-7114977.898920

22019-080.00827911067滑雪衣1001.541028品牌-1991761.540049

32019-080.00364725296滑雪衣986.192182品牌-1790969.935091

42019-080.0060125053滑雪衣2818.957816品牌-1485634.834594

二：汇总销售额

#汇总销售额

df_sum= df.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index()

df_sum.head()

打印结果

品牌销售额

0品牌-15.479539e+06

1品牌-102.913271e+06

2品牌-112.298716e+06

3品牌-122.821199e+06

4品牌-133.256508e+06

添加行业标签

#添加行业标签

df_sum['行业'] = name.replace('.xlsx','')

df_sum.head()

打印结果

品牌销售额行业

0品牌-15.479539e+06户外服装&滑雪衣

1品牌-102.913271e+06户外服装&滑雪衣

2品牌-112.298716e+06户外服装&滑雪衣

3品牌-122.821199e+06户外服装&滑雪衣

4品牌-133.256508e+06户外服装&滑雪衣

三：操作所有表格

importtime

start=time.time()

result=pd.DataFrame()for name inos.listdir():

df=pd.read_excel(name)

df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']

df_sum= df.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index()

df_sum['行业标签'] = name.replace('.xlsx','')

result=pd.concat([result,df_sum])

final= result.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index().sort_values('销售额', ascending =False)

end=time.time()print('操作用时:{}s'.format(end-start))

操作用时:6.295360088348389s

#将科学计算法，改为两位小数

pd.set_option('display.float_format', lambda x :'%.2f' %x)print(final.head())

final.describe()

打印结果

品牌销售额

15 品牌-5 1226223640.73

8 品牌-17 1195280571.60

2 品牌-11 1151829215.73

4 品牌-13 1150687029.66

3 品牌-12 1143519788.23

销售额

count20.00

mean1084854125.76

std63774592.90

min979272391.61

25%1050719265.66

50%1071804742.94

75%1118990465.22

max1226223640.73

七：数据分析模型

#表格处理示例：销售榜品牌及销售额

importpandas as pdimportnumpy as npimportosimporttime

os.chdir('F:\\50mat\源数据1000张表格')

name= '户外服装&滑雪衣.xlsx'df=pd.read_excel(name)

result=pd.DataFrame()for name inos.listdir():

df=pd.read_excel(name)

df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']

df_sum= df.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index()

df_sum['行业标签'] = name.replace('.xlsx','')

result=pd.concat([result,df_sum])

final= result.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index().sort_values('销售额', ascending =False)#将科学计算法，改为两位小数

pd.set_option('display.float_format', lambda x :'%.2f' %x)print(final.head(10))

加油:一只阿木木

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