Pandas超市商品交易数据分析

首先导入pandas，读取Excel文件中的数据为data：

import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'E:\Jupyter\Study\超市.xls')

查看前五行数据：

data.head()

查看各列的数据类型，是否为空值：

去除列名中的空格和斜杠，以便后面引用时不会报错：

data = data.rename(columns = lambda x:x.replace(" ","").replace("/",""))

检查去除后的列名：

data.columns

查看订单总数，输出结果为2773，说明数据源中1000条商品交易数据包含在这2773个订单中：

len(data.订单ID.unique())

用describe查看汇总统计集合，从结果可以得出，销售额均值为1611.75，利润均值为215.655，销售额最高为35621.35，最低为13.44，利润最高为10108.28，最低为-7978.32，接下来查看具体是什么商品：

查看利润最低的前五行，可以看出，这些利润出现了极高的负值，说明这些商品存在亏损十分严重，应当查找分析亏损的原因。

data.sort_values(by = '利润').head()

查看利润最高的前五行

data.sort_values(by = '利润',ascending = False).head()

查看各省自治区商品交易数量，输出前五名，可以看出，山东省商品交易数量是最高的，其次是广东和辽宁，前五名当中大都属于沿海省份：

data.省自治区.value_counts().head()山东     914
广东     836
辽宁     668
黑龙江    655
江苏     583
Name: 省自治区, dtype: int64

查看各省自治区商品交易数量，输出后五名，可以看出，西藏是交易数量最少的省份，其次是青海和宁夏，从地理位置上看，后五名省份大多属于西部不发达地区，由此推测与当地经济发展水平和物流服务相关。

data.省自治区.value_counts(ascending = True).head()西藏    10
青海    21
宁夏    38
新疆    39
海南    65
Name: 省自治区, dtype: int64

设置显示图片，解决Jupyter输出图表中文是方块的问题：

%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

绘制各省自治区交易数量的条形图，按照从高到低显示：

data.省自治区.value_counts().plot.bar()

绘制各省自治区销售额和利润堆积图，从图中可以看出，内蒙古、四川、江苏、浙江、湖北、甘肃、辽宁几个省份的利润为负，山东、广东、黑龙江销售额在全国各省中相对较高，利润也较高：

grouped_p[['销售额','利润']].agg('sum').plot.bar(stacked=True,title = '各省自治区销售额和利润堆积图')

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