通过python的Pandas库完成对电商电子产品销售数据分析
时间: 2025-06-22 12:38:43 浏览: 5
### 使用Python Pandas库分析电商电子产品销售数据
#### 导入必要的库
为了有效地处理和分析电子产品的销售数据,需要先加载所需的Python库。这通常涉及`pandas`用于数据操作以及`matplotlib.pyplot`用于可视化。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```
#### 加载并初步探索数据集
通过指定文件路径来读取CSV格式的数据源,并查看前几行记录以了解其结构。
```python
data = pd.read_csv("electronics_sales_data.csv", encoding="utf-8")
print(data.head())
```
此命令会显示数据框中的头五行内容[^1]。
#### 数据清洗与预处理
在实际应用中,原始数据可能包含缺失值或其他异常情况。因此,在进一步深入之前应该清理这些潜在问题:
- 检查是否有任何列存在大量空缺项;
- 对于日期字段转换成适当的时间序列类型以便后续计算;
- 如果某些条目明显不合理,则考虑删除它们或替换为合理的估计值。
```python
# 查看每列的非NA计数
print(data.info())
# 将订单日期转化为datetime对象
data['order_date'] = pd.to_datetime(data['order_date'])
# 填充缺失的价格数值为0(假设无价格即免费)
data['price'].fillna(0, inplace=True)
# 删除所有含有NaN的产品名称行
data.dropna(subset=['product_name'], inplace=True)
```
#### 描述统计量概览
利用内置函数快速获得关于销售额、数量等方面的关键指标摘要信息。
```python
summary_stats = data.describe()
print(summary_stats[['quantity_sold', 'revenue']])
```
上述代码片段能够提供有关销量(`quantity_sold`)和收入(`revenue`)的基本统计数据,如均值、标准差等。
#### 时间趋势分析
对于时间戳标记的数据点来说,绘制随时间变化的趋势图是非常有用的。这里可以按月汇总总销售收入来进行展示。
```python
monthly_revenues = data.resample('M', on='order_date').sum()['revenue']
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(monthly_revenues.index, monthly_revenues.values)
plt.title('Monthly Revenue Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Revenue (USD)')
plt.grid(True)
plt.show()
```
这段脚本创建了一个折线图表,它展示了每个月份对应的总收入走势。
#### 类别分布比较
如果想要知道不同类别商品之间的表现差异,可以通过分组聚合的方式实现这一点。下面的例子按照产品分类统计了各自的销售总额。
```python
category_totals = data.groupby('category')['revenue'].sum().sort_values(ascending=False)
print(category_totals)
```
该语句返回各品类别的累计收益排名列表。
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