data1[『unitprice』].value_counts()
tuihuo=data[data[『quantity』]<0]
tuihuo
tt=pd.pivot_table(tuihuo,index=『year』,columns=『month』,values=『amount』,aggfunc=np.sum)
data2=data[(data[『quantity』]>0)&(data[『unitprice』]>0)]
data2
pp=pd.pivot_table(data2,index=『year』,columns=『month』,values=『amount』,aggfunc=np.sum)
np.abs(tt/pp).loc[『2011』].mean()#計算2023年平均退貨率
r_value=data2.groupby(『customerid』)[『date』].max()#求出每個id最近購買的日期
r_value=(data2[『date』].max()-r_value)#得到每個使用者距離最近購買的時候的天數
r_value=r_value.dt.days#取出天數
r_value#值越小越好
import seaborn as sns
sns.set(style=『darkgrid』)
plt.hist(r_value,bins=30)#直方圖
```python
在這裡插入**片
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