如何讓陣列讀入空格 如何在分析前做好資料清洗

提出問題

理解資料

資料清洗構建模型

資料視覺化

選擇子集

列名重新命名

缺失資料處理

資料型別轉換

資料排序

異常值處理

下面是對藥店銷售資料分析的例項：

提出問題：

要從銷售資料中分析出4個指標：

1）月均消費次數 2）月均消費金額 3）客單價 4）消費趨勢

2.理解資料

讀取excel資料，確認資料是否能正常執行，檢視資料量大小。

3.資料清洗

1)選擇子集

用loc[,]切片選擇需要的行列(本例不需要選擇子集)

2）重新命名列名

salesdf.rename(columns=,inplace=true)

刪除缺失資料後，資料由6578行變成6575行

4）轉換資料型別

salesdf['銷售數量'] = salesdf['銷售數量'].astype('float')

step1:定義分割日期與星期的函式①迴圈遍歷資料框全部行，②以空格' '為分割點，取分割後資料的第一部分（日期），③將取得的日期放入列表，④迴圈結束後將列表轉化成陣列，函式返回該陣列。

step2:取銷售時間這一列，帶入上面定義的函式，此時資料型別仍然是object

（ii）轉化成日期：pandas.to_datetime()方法

pandas.to_datetime官方文件：

pandas.to_datetime - pandas 0.25.3 documentation

時間格式format：strftime官方文件：

pandas.period.strftime - pandas 0.25.3 documentation

5）資料排序

（i）排序

dataframe.sort_values(

self,

by,axis=0,

ascending=true,

inplace=false,

kind='quicksort',

na_position='last')

salesdf=salesdf.sort_values(by='銷售時間',

ascending=true,
na_position='first')

（ii）重新命名行名

salesdf=salesdf.reset_index(drop=true)

檢視描述指標是否符合實際

刪除銷售數量小於0的資料：取銷售數量大於0的那些行

4.構建模型：依次計算4個業務指標

1）月均消費次數=總消費次數/月份數

①總消費次數：同一天，同乙個人發生的所有消費算作一次消費

如果銷售時間和社群卡號這兩列的值同時相同，只保留一條，將重複資料刪掉，再計算資料總行數。

kpi1_df=salesdf.drop_duplicates(

subset=['銷售時間', '社保卡號']
)totali=kpi1_df.shape[0]

對去掉重複值的資料框kpi1_df排序，獲取銷售時間最大值和最小值，再按照30天/月計算月份數。

kpi1_df=kpi1_df.sort_values(by='銷售時間',

ascending=true)
kpi1_df=kpi1_df.reset_index(drop=true)starttime=kpi1_df.loc[0,'銷售時間']
endtime=kpi1_df.loc[totali-1,'銷售時間']
daysi=(endtime-starttime).days
monthsi=daysi//30

2）月均消費金額

3)客單價

4）趨勢圖

①計算各月的銷售資料

gb=groupdf.groupby(groupdf.index.month)

monthdf=gb.sum()

import matplotlib.pyplot as plt

monthdf.plot(x=monthdf.index,y='銷售數量') 

plt.grid(true)
plt.show()

keyerror: "none of [int64index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64', name='銷售時間')] are in the [columns]"

monthdf.plot(y='銷售數量')  

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