python处理表格数据教程_利用Python处理Excel数据

本文的数据源是朝阳医院2016的销售数据，课程是使用R语言来进行数据处理的，这里尝试采用Python来处理。

要求的业务指标是：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势

这几个指标主要判断了用户端的消费趋势，为了给医院更多的指导，在此基础上进行了一定的扩展，个人增加了两个业务指标，也是为了多熟悉库的使用：

5）列出各类药品售出数量的排名。这个指标可以指导医院多存储哪类药品，少存储哪类药品，避免药物不足或过期

6）列出每周7天各天各有多少人来医院。这样可以提前安排每周各天的排班，避免某天过于辛苦或空闲

本文数据的处理基本上使用的是pandas库，实践发现该库确实十分强大。

首先可以按照【原】十分钟搞定pandas - ChaoSimple - 博客园将上面的例子逐一熟悉一下，有个概念即可，号称十分钟可以熟悉，但还是花了2个多小时才走了一遍。在实践中如果遇到不会的可以在该网址中找到相应的模块，然后进入详细界面进行深入学习。

数据分析过程：

一、预处理

1、读取数据

df = pd.read_excel('.../朝阳医院2016年销售数据1.xlsx',sheet_name='Sheet')一句话生成dataframe，接下来基本上就是利用dataframe进行分析了

2、删除缺失值，虽然实际上没有，但也需要这一步

df = df.dropna(how = 'any',axis=0)3、修改列名，中文名称是无法在dataframe中直接用字符串表示出来的

#改名

names = ['time','cardNum','drugID','drugName','saleNum','virtualMoney','actualMoney']

df.columns = names4、排序，一般按照时间排序

由于时间格式是 “2016-01-01 星期五” 这样日期星期混合的，需要将中文切割出去，并将时间转换成datetime格式

df1 = df.copy()

df1['time'] = pd.to_datetime(df['time'].str.split(' ').str.get(0))

df1.sort(columns = 'time',inplace = True)由于接下来需要用到起始时间，最终时间以及时间间隔，所以对日期进行了预处理

startTime = df1.iloc[0, 0]

endTime = df1.iloc[-3, 0]

delta = (endTime - startTime) / np.timedelta64(1, 'D') # D代表day，s代表秒

month = delta / 30二、业务指标分析

业务一、月均消费次数

月均消费次数=总消费次数/月份数

def monthConsumeF(dataframe):

#按照日期及社保账号来清洗数据，将每个人一天的所有消费次数算作一次消费

mcdf = dataframe.drop_duplicates(['time','cardNum'])

consumeNumber = len(mcdf)

monthConsume = int(consumeNumber / month)

# 月消费次数

print '月消费次数:', monthConsume

调用

monthConsumeF(df1)

output:

月消费次数: 809这里结果有些不同，因为7月有19天，如果直接取整算6个月那计算结果将会有较大偏差，所以我觉得平均月份取小数较好

业务二、月均消费金额

月均消费金额=总消费金额/月份数

def monthMoneyF(dataframe):

actualMoneySum = pd.Series.sum(dataframe['actualMoney'])

# print actualMoneySum

monthMoney = int(actualMoneySum / month)

print '月均消费金额:', monthMoney

调用

monthMoneyF(df1)

output:

月均消费金额: 45694业务三、客单价

客单价=总消费金额/总消费次数

def ptsF(dataframe):

actualMoneySum = pd.Series.sum(dataframe['actualMoney'])

consumeNumber = len(dataframe.drop_duplicates(['time','cardNum']))

pts = actualMoneySum/consumeNumber

print '客单价:', pts

调用

ptsF(df1)

output:

客单价: 56.4339125602业务四、消费趋势

消费趋势是按周计算的

def trendF(dataframe):

trend = dataframe.loc[:, ['time', 'actualMoney']]

trend['time'] = pd.to_datetime(trend['time'])

trend = trend.set_index('time')

# 按周分割并计算周消费总和

s = trend['actualMoney'].resample('W').sum()

trendNew = pd.Series.to_frame(s)

# index format 将年月日改为年周

trendNew.index = trendNew.index.format(formatter=lambda x:x.strftime('%Y-%W'))

# print df5

trendNew.plot()

plt.legend(loc='best')

plt.show()主要是这一句

s = trend['actualMoney'].resample('W').sum()

trendNew = pd.Series.to_frame(s)按照周计算每周的销售总额，这样得出的是一个序列，再将其转换为dataframe，这样便于直接作图

业务五、列出各类药品售出数量的排名

def saleNumF(dataframe):

drug = dataframe.loc[:, ['drugName', 'saleNum']]

#按药品名进行归类并计算药品卖出总和

s1 = drug.groupby(drug.drugName.str[:])['saleNum'].sum()

drugNew = pd.Series.to_frame(s1)

drugNew = drugNew.sort_values(by='saleNum', ascending=False)

#太拥挤了分成两张图

drugPart1 = drugNew.iloc[0:34, :]

drugPart2 = drugNew.iloc[34:, :]

ax1 = drugPart1.plot.barh(alpha=0.75, rot=0,fontsize=8)

ax2 = drugPart2.plot.barh(alpha=0.75, rot=0,fontsize=8)

ax1.set_xlim(0,2000)

ax2.set_xlim(0,2000)

plt.show()

主要难点在如何将药品进行归类，在pandas中直接用groupby函数就能做到，中文也可以直接归类。这里两张图选择同样的尺度进行表示，主要是为了能更好的直接对比。

但这样的表示方法我觉得不是太好看，由于是初学，不知道有什么更好的方法可以表现我想得到的结果，希望大家给点建议。

最终得到以下两张图

业务六、列出每周7天各天各有多少人来医院

def weekdayF(dataframe):

timeDF = dataframe.drop_duplicates(['time', 'cardNum'])

timeDF = timeDF.loc[:, ['time']]

timeDF['num'] = 1

timeDF['time'] = pd.to_datetime(timeDF['time'])

#将日期换算成周几

timeDF['weekday'] = timeDF['time'].dt.dayofweek

weekday = timeDF.loc[:, ['weekday', 'num']]

s2 = weekday.groupby('weekday')['num'].sum()

weekdayNew = pd.Series.to_frame(s2)

weekdayNew['weekdays'] = ['Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday']

weekdayNew = weekdayNew.set_index('weekdays')

print weekdayNew

weekdayNew.plot(kind='bar')

plt.show()

主要思路就是按照业务一的方法将数据进行清洗，然后将其作为一次人流。将日期换算成星期，以此来进行汇总。

最终得到的图如下：

可以看出周三来的人最少，周四最多，所以可以据此来分配人手。

由于matplotlib有中文显示的问题，在开头需要加上

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题这是一次简单的数据分析，主要是熟悉了pandas的使用并更多的了解了数据分析流程，接下来将进行更加复杂的数据分析学习。

python处理表格数据教程_利用Python处理Excel数据相关推荐

toad导入数据_利用TOAD实现EXCEL数据在oracle的导入导出
利用TOAD实现EXCEL数据在oracle的导入导出 1.从ORACLE数据库导出成为EXCEL文件利用TOAD连接上数据库,访问某个表,我本机是选中表"OA_USER" 右键 ...
python 表格格式输出_利用python对excel中一列的时间数据更改格式操作
问题场景:需要将下列的交期一列的数据格式更改成2019/05/10 存货编码尺寸数量交期 0 K10Y0190000X B140 200 2019-05-10 00:00:00 1 K10Y01 ...
python处理表格数据教程_用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程
引言本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些 ...
python怎样显示表格数据匹配_利用Python实现数据匹配(vlookup)
平时我们经常会制作周报.月报这种Excel操作相同的报表,我们可以使用python的pandas库对其进行自动化.这篇文章就演示了利用python实现使用Excel中的vlookup函数,并将其脚本封 ...
python对excel数据更改_利用python对excel中一列的时间数据更改格式代码示例
本篇文章小编给大家分享一下利用python对excel中一列的时间数据更改格式代码示例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看. 问题场景:需要将 ...
python怎么读取sav格式_利用Python读取外部数据文件
利用Python读取外部数据文件 [color=rgb(0, 0, 0) !important]刘顺祥 [color=rgb(0, 0, 0) !important]摘要: 不论是数据分析,数据可视化 ...
python爬去百度文库_利用Python语言轻松爬取数据[精品文档]
利用 Python 语言轻松爬取数据对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂. 技术门槛很高的事情. 比如有人认为学爬虫必须精通 Python ,然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点,很久之 ...
python爬取百度文库_利用Python语言轻松爬取数据
利用 Python 语言轻松爬取数据对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂. 技术门槛很高的事情. 比如有人认为学爬虫必须精通 Python ,然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点,很久之 ...
如何用python完成评分功能呢_利用python基于电影评分数据进行
本文以Movielens 1M数据集为例,利用Python,对电影的各项数据进行分析,分析对于不同的性别的电影评分,以及性别差异对评分的差异加载python库以及数据: import pandas ...

python处理表格数据教程_利用Python处理Excel数据

python处理表格数据教程_利用Python处理Excel数据相关推荐

最新文章

热门文章