餐饮销量数据相关性分析

分析菜品销售量之间的相关性得到不同菜品之间的关系，比如是替补菜品、互补菜品或者没有关系，为原材料采购提供参考。

数据源示例：

#-*- coding: utf-8 -*-
#餐饮销量数据相关性分析
import pandas as pdcatering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据，含有其他属性
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列data.corr() #相关系数矩阵，即给出了任意两款菜式之间的相关系数
data.corr()[u'百合酱蒸凤爪'] #只显示“百合酱蒸凤爪”与其他菜式的相关系数
data[u'百合酱蒸凤爪'].corr(data[u'翡翠蒸香茜饺']) #计算“百合酱蒸凤爪”与“翡翠蒸香茜饺”的相关系数

运行data.corr()[u’百合酱蒸凤爪’]，得到下面的结果。

>>> data.corr()[u'百合酱蒸凤爪']
百合酱蒸凤爪     1.000000
翡翠蒸香茜饺     0.009206
金银蒜汁蒸排骨    0.016799
乐膳真味鸡      0.455638
蜜汁焗餐包      0.098085
生炒菜心       0.308496
铁板酸菜豆腐     0.204898
香煎韭菜饺      0.127448
香煎罗卜糕     -0.090276
原汁原味菜心     0.428316
Name: 百合酱蒸凤爪, dtype: float64

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