Python 订单数据分析

Python 订单数据分析教程

整体流程

首先，我们需要了解整个订单数据分析的流程，然后逐步讲解每一步具体需要做什么。

erDiagram
    CUSTOMER ||--o| ORDER : has
    ORDER ||--| PRODUCT : contains

具体步骤

1. 数据加载

   • 首先，我们需要加载订单数据到 Python 中。

   # 导入 pandas 库
   import pandas as pd
   
   # 读取订单数据文件
   orders = pd.read_csv('orders.csv')
   

2. 数据清洗

   • 对订单数据进行清洗，去除缺失值和异常值。

   # 去除缺失值
   orders = orders.dropna()
   
   # 去除异常值
   orders = orders[orders['amount'] > 0]
   

3. 数据分析

   • 进行订单数据分析，计算订单金额总和和平均金额。

   # 计算订单金额总和
   total_amount = orders['amount'].sum()
   
   # 计算订单金额平均值
   avg_amount = orders['amount'].mean()
   

4. 数据可视化

   • 使用 matplotlib 库进行数据可视化，绘制订单金额分布图。

   # 导入 matplotlib 库
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 绘制订单金额分布图
   orders['amount'].plot(kind='hist', bins=20)
   plt.xlabel('Amount')
   plt.ylabel('Frequency')
   plt.title('Order Amount Distribution')
   plt.show()
   

结尾

通过以上步骤，我们完成了 Python 订单数据分析的整个过程。希望你能够通过这篇教程掌握订单数据分析的基本方法和技巧，不断学习和实践，在数据分析领域取得更多的成就！如果有任何问题，欢迎随时向我提问。祝学习愉快！