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电商会员门店消费数据分析

news 2025/6/21 17:13:44

导包

import os
import sqlite3
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython.display import display_htmlpd.set_option('max_colwidth',200)%matplotlib inline

前期准备

转义路径

# 获取Windows系统下的路径
win_path = r"\会员消费报表.xlsx"
win_path1 = r"\会员信息查询.xlsx"
win_path2 = r"\门店信息表.xlsx"
win_path3 = r"\全国销售订单数量表.xlsx"# 使用os.path进行转义
unix_path = os.path.normpath(win_path)  # 或者 os.path.abspath(win_path)
unix_path1 = os.path.normpath(win_path1)  # 或者 os.path.abspath(win_path)
unix_path2 = os.path.normpath(win_path2)  # 或者 os.path.abspath(win_path)
unix_path3 = os.path.normpath(win_path3)  # 或者 os.path.abspath(win_path)# 现在unix_path变量将是 'C:/Users/username/Documents/data.csv'

调整表格样式

html = f"""
<html>
<head><style>div{{background-color: rgba(224, 255, 255, 0.03); /* 包裹表格的 div 背景色 */}}th{{background-color: #79CDCD; /* 表头背景色 */color: black; /* 表头文字颜色 */}}</style>
</head>
</html>
"""
display_html(html, raw=True)

1.1读入表格

1.1.1会员消费表vip_consume

vip_consume = pd.read_excel(unix_path)

vip_consume.head(5)

在这里插入图片描述

1.1.2会员信息查询vip_info

vip_info = pd.read_excel(unix_path1)
vip_info.head(5)

在这里插入图片描述

1.1.3门店信息表shop_info

shop_info = pd.read_excel(unix_path2)
shop_info.head(5)

在这里插入图片描述

1.1.4全国销售订单数量表order_list

order_list = pd.read_excel(unix_path3)
order_list.head(5)

在这里插入图片描述

2数据预处理

2.1查看是否有缺失值、重复值

vip_consume.info()#无缺失值

在这里插入图片描述

2.2转换数据类型，在查找重复值时，有些可能识别不到

2.2.1对vip_consume

#转换日期
vip_consume['订单日期'] = vip_consume['订单日期'].astype("str")
vip_consume['订单日期'] = pd.to_datetime(vip_consume['订单日期'])#名称转化为字符串
vip_consume['卡号'] = vip_consume['卡号'].astype("str")
vip_consume['订单号'] = vip_consume['订单号'].astype("str")
vip_consume['订单类型'] = vip_consume['订单类型'].astype("str")
vip_consume['店铺代码'] = vip_consume['店铺代码'].astype("str")
vip_consume['款号'] = vip_consume['款号'].astype("str")vip_consume.info()

在这里插入图片描述

#验证每个元素是否转化为str
for card_id in vip_consume['卡号']:print(type(card_id))

在这里插入图片描述

#vip_consume.groupby('卡号').count()
dup = vip_consume.copy().duplicated(keep= 'first')
print(dup[dup == True])
print(len(dup[dup == True]))
vip_consume.copy()[dup]

在这里插入图片描述

vip_consume[vip_consume['卡号'] == "BL6093096660436300333" ]

在这里插入图片描述

vip_consume = vip_consume.drop_duplicates(keep='first')
print(len(vip_consume))

在这里插入图片描述

2.2.2对vip_info

vip_info.info()

在这里插入图片描述

#创建缺失率函数
def missing (df):"""计算每一列的缺失值及占比"""missing_number = df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)              # 每一列的缺失值求和后降序排序                  missing_percent = (df.isnull().sum()/df.isnull().count()).sort_values(ascending=False)          # 每一列缺失值占比missing_values = pd.concat([missing_number, missing_percent], axis=1, keys=['Missing_Number', 'Missing_Percent'])      # 合并为一个DataFramereturn missing_values
missing(vip_info)

在这里插入图片描述

vip_info_origin = vip_info.copy()

#drop掉缺失率达到0.7以上的列
vip_info = vip_info_origin
vip_info = vip_info.drop(columns=['门店店员编码','城市', '省份'])
vip_info = vip_info.dropna(axis= 0, subset=['生日', '年齡'])
print(vip_info.isnull().sum())
print(len(vip_info))
vip_info

在这里插入图片描述

#去掉重复值
vip_info = vip_info.drop_duplicates(keep='first')
print(len(vip_info))

在这里插入图片描述

2.2.3对shop_info

shop_info.info()

在这里插入图片描述

#计算缺失率
missing(shop_info)

在这里插入图片描述

#备份
shop_info_origin = shop_info.copy()

#删除缺失值
shop_info = shop_info.dropna(axis = 0)
print(shop_info.isnull().sum())

在这里插入图片描述

#删除重复值
print(len(shop_info))
shop_info.drop_duplicates(keep= 'first')
print(len(shop_info))

在这里插入图片描述

2.2.4对orderlist

order_list.info()#无缺失值

在这里插入图片描述

order_list

在这里插入图片描述

#计算缺失率
missing(order_list)

在这里插入图片描述

#删除零值，零值可能是没有会员
order_list.dropna(axis = 0, inplace=True)

order_list['年'] = order_list['年月'].astype(str).str[:4]
order_list['月'] = order_list['年月'].astype(str).str[4:].astype(int).astype(str)

order_list

在这里插入图片描述

3表连接

a = vip_info.sample(3).to_html()
b = vip_consume.sample(3).to_html()
c = shop_info.sample(3).to_html()
d = order_list.sample(3).to_html()# 写规范点的格式，当然可以简单实现  html_str = f"<div>{a}</div><div>{b}</div><div>{c}</div><div>{d}</div>"
html_str = f"""
<html>
<head><style>.cen{{display: flex;flex-direction: column;align-items: center;}}.t{{font-size: 24px;font-weight: bold;}}</style>
</head>
<body><div class="cen"><span class="t">【会员消费表】</span><div>{a}</div><span class="t">【会员信息表】</span><div>{b}</div><span class="t">【门店信息表】</span><div>{c}</div><span class="t">【全国订单表】</span><div>{d}</div></div>
</body>
</html>
"""
display_html(html_str, raw=True)

在这里插入图片描述

3几种可能的表连接情况

3.1会员信息表+会员消费表

info_consume = pd.merge(vip_info,vip_consume,left_on = ['会员卡号'],right_on = ['卡号'], how = 'inner')
print(vip_info.shape,vip_consume.shape,info_consume.shape)
info_consume.head()

在这里插入图片描述

3.1.1订单数量根据时间的变化

有效订单数量、下单数量、退单数量、退单数量、退货率随时间的变化

pd.to_datetime(info_consume['订单日期'])

在这里插入图片描述
。。。。

#后续源码请点击下面链接：
https://mbd.pub/o/bread/Z52Umplt

在这里插入图片描述

#后续源码请点击下面链接：
https://mbd.pub/o/bread/Z52Umplt

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导包 import os import sqlite3 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from IPython.display import display_htmlpd.set_option(max_colwidth,200)%matplotlib inline前期准备转义路径 # 获取Windows系统下的路…...

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Spring Boot+Neo4j知识图谱实战：3步搭建智能关系网络！

一、引言在数据驱动的背景下，知识图谱凭借其高效的信息组织能力，正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合，探讨知识图谱开发的实现细节，帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

编程新知 2025/6/21 5:44:18

python执行测试用例，allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码：‘allure’ �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ�&am…...

编程新知 2025/6/21 10:05:42

【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法

文章目录零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数（函数作为参数、返回值） 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数（Lambda函…...

编程新知 2025/6/16 16:17:22

基于Springboot+Vue的办公管理系统

角色： 管理员、员工技术： 后端: SpringBoot, Vue2, MySQL, Mybatis-Plus 前端: Vue2, Element-UI, Axios, Echarts, Vue-Router 核心功能： 该办公管理系统是一个综合性的企业内部管理平台，旨在提升企业运营效率和员工管理水…...

编程新知 2025/6/21 9:26:18

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2.1查看是否有缺失值、重复值

2.2转换数据类型，在查找重复值时，有些可能识别不到

2.2.1对vip_consume

2.2.2对vip_info

2.2.3对shop_info

2.2.4对orderlist

3表连接

3几种可能的表连接情况

3.1会员信息表+会员消费表

3.1.1订单数量根据时间的变化

有效订单数量、下单数量、退单数量、退单数量、退货率随时间的变化

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