目录
- 26个数据分析案例——第三站：基于python的药店销售数据分析
* - 实验环境
- 数据说明
- 资料包
- 实验步骤
–- 第一步：加载数据并查看数据详情
+ - 1、导入数据：需要用到Python中的xlrd包，代码如下所示。
- 2、查看数据类型，代码如下所示。
- 第二步：数据清洗
+ - 1、选择子集：目的是选择需要分析的列，方法为切片法(loc)，代码如下所示。
- 2、列名重命名：把’购药时间’改为’销售时间’，代码如下所示。
- 3、缺失数据处理,用dropna 法处理缺失值，处理前数据大小，代码如下所示。
- 4、处理后的数据大小，代码如下所示。
- 5、数据类型转换：本文数据都是以字符串类型导入的，我们需要将字符串转换为我们需要的数据类型，字符串转换为数值（浮点型），代码如下所示。
- 6、字符串转换为日期数据类型，定义一个用来分割日期数据的函数splitSaletime()，代码如下所示。
- 7、调用splitSaletime()来处理销售时间，代码如下所示。
- 8、修改销售时间，代码如下所示。
- 9、将销售时间列数据字符串型转换为日期型，代码如下所示。
- 10、通过转换，销售时间已经由字符串转换为日期，转换过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值，需要将其删除，代码如下所示。
- 11、排序按销售时间的先后顺序进行排序，排序前的数据，代码如下所示。
- 12、对销售时间按序排序，代码如下所示。
- 13、将索引值修改为从0到N按顺序，代码如下所示。
- 14、异常值处理，查看数据看是否存在异常值，代码如下所示。
- 15、处理异常值，代码如下所示。
- 16、对异常值进行处理之后，再使用描述指标查询一次，无异常值，代码如下所示。
- 第三步：构建模型
+ - 业务指标1:月均消费次数=总消费次数/月份数。获取总消费次数，代码如下所示。
- 2、获取时间范围，代码如下所示。
- 3、获取最小时间值，代码如下所示。
- 4、获取最大时间值，代码如下所示。
- 5、计算总天数，代码如下所示。
- 6、计算月份数，代码如下所示。
- 7、获取月均消费次数，代码如下所示。
- 8、获取总消费金额，代码如下所示。
- 9、业务指标2：月均消费金额=总消费金额/月份数，获取月均消费金额，代码如下所示。
- 12、分组，代码如下所示。
- 13、应用函数，计算每个月的消费总额，代码如下所示。
- 第一步：加载数据并查看数据详情
- 后续案例持续更新
26个数据分析案例——第三站：基于python的药店销售数据分析
实验环境
- Python: Python 3.x；
- jupyter
数据说明
当前数据为某医院销售记录，用于记录用户购买药品的相关信息。该数据集包含7个字段，分别是：
• 购药时间。
• 社保卡号。
• 商品编码。
• 商品名称。
• 销售数量。
• 应收金额。
• 实收金额。
资料包
链接：https://pan.baidu.com/s/1KdikbuBaTBGDwgZyPgVv4g
提取码：e46q
实验步骤
第一步：加载数据并查看数据详情
1、导入数据：需要用到Python中的xlrd包，代码如下所示。
import pandas as pd
'''
路径中最好不要有中文，或者特殊符号啥的，不然路径会提示错误找不到。
最后将文件放到一个简单的英文路径下
'''
salesDf=pd.read_csv('data.csv',dtype={'社保卡号':str,'商品编码':str})
'''
查看数据基本信息
'''
salesDf.head()
结果如图所示。
2、查看数据类型，代码如下所示。
salesDf.dtypes
第二步：数据清洗
1、选择子集：目的是选择需要分析的列，方法为切片法(loc)，代码如下所示。
subset=salesDf.loc[0:3,'购药时间':'商品名称']
subset
结果如图所示。
2、列名重命名：把’购药时间’改为’销售时间’，代码如下所示。
colNameDict={'购药时间':'销售时间'}
'''
inplace=False，数据框本身不会变，而会创建一个改动后新的数据框，默认的inplace是False
inplace=True，数据框本身会改动
'''
salesDf.rename(columns =colNameDict,inplace=True)
salesDf.head()
结果如图所示。
3、缺失数据处理,用dropna 法处理缺失值，处理前数据大小，代码如下所示。
print('删除缺失值前大小',salesDf.shape)
结果如图所示。
4、处理后的数据大小，代码如下所示。
salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')
print('删除缺失后大小',salesDf.shape)
结果如图所示。
5、数据类型转换：本文数据都是以字符串类型导入的，我们需要将字符串转换为我们需要的数据类型，字符串转换为数值（浮点型），代码如下所示。
'''
运行后，会报警告SettingWithCopyWarning一般信息有两列，一类是Warning警告信息，一类是Error错误信息。
警告的信息不用管，我们只关注错误类型的信息
'''
salesDf['销售数量']=salesDf['销售数量'].astype(float)
salesDf['应收金额']=salesDf['应收金额'].astype(float)
salesDf['实收金额']=salesDf['实收金额'].astype(float)
print('转换后的数据类型：\n',salesDf.dtypes)
结果如图所示。
6、字符串转换为日期数据类型，定义一个用来分割日期数据的函数splitSaletime()，代码如下所示。
'''
定义函数：分割销售日期，获取销售日期
输入：timeColSer 销售时间这一列，是个Series数据类型
输出：分割后的时间，返回也是个Series数据类型
'''
def splitSaletime(timeColSer):
timeList=[]
for value in timeColSer:
dateStr=value.split(' ')[0]
timeList.append(dateStr)
timeSer=pd.Series(timeList)
return timeSer
7、调用splitSaletime()来处理销售时间，代码如下所示。
'''
注意：
如果运行后报错：AttributeError:float object has no attribute'split'
是因为Excel中的空的cell读入pandas中是空值（NaN），这个NaN是个浮点类型，一般当作空值处理。
所以要先去除NaN在进行分隔字符串
'''
timeSer=salesDf.loc[:,'销售时间']
dateSer=splitSaletime(timeSer)
dateSer.head()
运行结果为：
8、修改销售时间，代码如下所示。
salesDf.loc[:,'销售时间']=dateSer
salesDf.head()
结果如图所示。
9、将销售时间列数据字符串型转换为日期型，代码如下所示。
'''
数据类型转换：字符串转换为日期
'''
salesDf.loc[:,'销售时间']=pd.to_datetime(salesDf.loc[:,'销售时间'],format='%Y-%m-%d',errors='coerce')
salesDf.dtypes
运行结果为：
10、通过转换，销售时间已经由字符串转换为日期，转换过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值，需要将其删除，代码如下所示。
salesDf=salesDf.dropna(subset=['销售时间','社保卡号'],how='any')
11、排序按销售时间的先后顺序进行排序，排序前的数据，代码如下所示。
print('排序前的数据集')
salesDf.head()
结果如图所示。
12、对销售时间按序排序，代码如下所示。
'''
by：按哪几列排序
ascending=True 表示升序排列，ascending=False表示降序排列
'''
salesDf=salesDf.sort_values(by='销售时间',ascending=True)
print('排序前的数据集')
salesDf.head()
运行结果为：
13、将索引值修改为从0到N按顺序，代码如下所示。
salesDf=salesDf.reset_index(drop=True)
salesDf.head()
结果如图所示。
14、异常值处理，查看数据看是否存在异常值，代码如下所示。
salesDf.describe()
结果如图所示。
15、处理异常值，代码如下所示。
querySer=salesDf.loc[:,'销售数量']>0
print('删除异常值前：',salesDf.shape)
salesDf=salesDf.loc[querySer,:]
print('删除异常值后：',salesDf.shape)
结果如图所示。
16、对异常值进行处理之后，再使用描述指标查询一次，无异常值，代码如下所示。
salesDf.describe()
结果如图所示。
第三步：构建模型
业务指标1:月均消费次数=总消费次数/月份数。获取总消费次数，代码如下所示。
'''
总消费次数：同一天内，同一个人发生的所有消费算作一次消费
根据列名（销售时间，社区卡号），如果这两个列值同时相同，只保留1条，将重复的数据删除
'''
kpi1_Df=salesDf.drop_duplicates(
subset=['销售时间','社保卡号']
)
totall=kpi1_Df.shape[0]
print('总消费次数=',totall)
结果如图所示。
2、获取时间范围，代码如下所示。
'''
计算月份数：时间范围
'''
kpil_Df=kpi1_Df.sort_values(by='销售时间',ascending=True)
kpi1_Df=kpil_Df.reset_index(drop=True)
kpi1_Df.head()
结果如图所示。
3、获取最小时间值，代码如下所示。
startTime=kpil_Df.loc[0,'销售时间']
startTime
结果如图所示。
4、获取最大时间值，代码如下所示。
endTime=kpi1_Df.loc[totall-1,'销售时间']
endTime
结果如图所示。
5、计算总天数，代码如下所示。
daysl=(endTime-startTime).days
daysl
结果如图所示。
6、计算月份数，代码如下所示。
monthsl=daysl//30
print('月份数：',monthsl)
结果如图所示。
7、获取月均消费次数，代码如下所示。
kpil_l=totall//monthsl
print('业务指标1：月均消费次数=',kpil_l)
结果如图所示。
8、获取总消费金额，代码如下所示。
totalMoneyF=salesDf.loc[:,'实收金额'].sum()
totalMoneyF
结果如图所示。
9、业务指标2：月均消费金额=总消费金额/月份数，获取月均消费金额，代码如下所示。
monthMoneyF=totalMoneyF/monthsl
print('业务指标2：月均消费金额=',monthMoneyF)
结果如图所示。
10、业务指标3：客单价=总消费金额 / 总消费次数，客单价（per customer transaction）是指商场（超市）每一个顾客平均购买商品的金额，客单价也即是平均交易金额，代码如下所示。
'''
totalMoneyF：总消费金额
totall：总消费次数
'''
pct=totalMoneyF/totall
print('客单价：',pct)
结果如图所示。
11、重命名行名（index）为销售时间所在列的值，代码如下所示。
groupDf=salesDf
groupDf.index=groupDf['销售时间']
groupDf.head()
结果如图所示。
12、分组，代码如下所示。
gb=groupDf.groupby(groupDf.index.month)
gb.groups
结果如图所示。
13、应用函数，计算每个月的消费总额，代码如下所示。
mounthDf=gb.sum()
mounthDf
结果如图所示。
后续案例持续更新
01 基于Python的HBase冠字号查询系统
02基于Hive的民航客户价值分析
03 基于python的药店销售数据分析
04基于Flume与Kafka的web服务器日志数据采集
05 基于Scrapy的架构的数据采集
06 Linux操作系统实时日志采集并处理
07 医疗行业案例-中医病症辩证关联规则分析
08教育行业案例-高校学生生活数据分析
10 娱乐行业案例-广告收益回归预测模型
11网络行业案例-网站访问行为分析
12零售行业案例-店铺热门商品实时统计
13 营业额数据可视化
14金融行业案例-基于上市公司股票信息及其衍生变量的金融数据分析
15银行信用卡风险数据可视化
16 滴滴出行城市运营分析
17 幸福指数可视化
18 员工主动离职预警模型
19 歌手推荐模型
20 2020新冠肺炎疫情数据分析
21 淘宝购物狂欢节数据分析
22 共享单车数据分析
23人脸检测系统
24服装分拣系统
25口罩佩戴识别系统
26 imdb电影数据分析
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21 淘宝购物狂欢节数据分析
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23人脸检测系统
24服装分拣系统
25口罩佩戴识别系统
26 imdb电影数据分析
Original: https://blog.csdn.net/u014552259/article/details/119493370
Author: 一个爱好编程的业余人士
Title: 26个数据分析案例——第三站：基于python的药店销售数据分析
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