查询每天的不同品牌的平均销售量
时间: 2024-01-07 22:03:57 浏览: 32
假设你的数据是一个包含了日期、品牌和销售量的 DataFrame,可以按照下面的方式查询每天的不同品牌的平均销售量:
```python
import pandas as pd
# 假设你的数据是一个叫做 sales_data 的 DataFrame,包含了日期、品牌和销售量三列
# 你可以先按照日期和品牌进行分组,然后计算每组的平均销售量
daily_brand_sales = sales_data.groupby(['date', 'brand'])['sales'].mean()
# 现在 daily_brand_sales 是一个以日期和品牌为索引,平均销售量为数值的 Series
# 如果你希望将它转换为 DataFrame 格式,可以使用 unstack() 方法
daily_brand_sales = daily_brand_sales.unstack()
# 现在 daily_brand_sales 是一个以日期为索引,品牌为列名,平均销售量为数值的 DataFrame
# 如果某一天某个品牌没有销售记录,对应的单元格会被填充为 NaN
```
上述代码中,`sales_data.groupby(['date', 'brand'])` 表示先按照日期和品牌进行分组,然后对每组的销售量计算平均值。这样得到的结果是一个以日期和品牌为索引,平均销售量为数值的 Series。接着使用 `unstack()` 方法将品牌作为列名,将每天的销售量整理成一个 DataFrame。如果某一天某个品牌没有销售记录,对应的单元格会被填充为 NaN。
相关问题
题目:给定一组键值对("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6),("spark",1)键值对的key表示图书名称,value表示某天图书销量,请计算每个键对应的平均值,也就是计算每种图书的每天平均销量。
### 回答1:
我们可以使用Python中的字典来存储每种图书的销量,并计算平均值。具体实现如下:
```python
sales = {}
count = {}
# 遍历每个键值对,计算每种图书的总销量和天数
for key, value in [("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6),("spark",1)]:
if key in sales:
sales[key] += value
count[key] += 1
else:
sales[key] = value
count[key] = 1
# 计算每种图书的平均销量
for key in sales:
print(key, sales[key]/count[key])
```
输出结果为:
```
spark 3.0
hadoop 5.0
```
### 回答2:
题目中给定了一组键值对,其中key表示图书名称,value表示某天图书的销量。我们需要计算每个键对应的平均值,即每种图书的每天平均销量。
根据题目给定的键值对,我们可以得到如下数据:
("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6),("spark",1)
我们可以先将这些数据按照图书名称分组,然后计算每个分组的平均值。
首先,我们将数据按照图书名称进行分组,得到两个分组:一个是"spark",包括销量2、6、1;另一个是"hadoop",包括销量6、4。
然后,我们可以分别计算每个分组的销量总和和数据个数,再用总和除以个数,得到每个分组的平均值。
对于"spark"这个图书名称,销量总和为2+6+1=9,数据个数为3,所以平均销量为9/3=3。
对于"hadoop"这个图书名称,销量总和为6+4=10,数据个数为2,所以平均销量为10/2=5。
综上所述,每种图书的每天平均销量为"spark"的平均销量为3,"hadoop"的平均销量为5。
假设我现在要统计一个企业一个月的销售情况,共有两种分别是超出限量不销售,一种是限量有剩余继续保留,现在知道了每天限量销售100件,企业共有库存3000件,每天都会随机生成一个数值代表每天共有多少个客户前来购买请计算30天里企业的每天库存平均值和平均损失客户值。
首先,我们需要计算每天实际销售的件数。由于每天限量销售100件,因此实际销售的件数是每天随机生成的客户数和100件中的较小值。代码如下:
```python
import random
daily_customers = [random.randint(0, 200) for _ in range(30)]
daily_sales = [min(c, 100) for c in daily_customers]
```
然后,我们可以计算每天的库存量。由于每天初始库存为3000件,每天销售的件数即为当天的库存损失量,因此当天的库存量等于前一天的库存量减去当天销售的件数。代码如下:
```python
daily_inventory = [3000] * 30
for i in range(1, 30):
daily_inventory[i] = daily_inventory[i-1] - daily_sales[i-1]
```
接下来,我们可以计算每天的平均库存量和平均损失客户值。代码如下:
```python
avg_inventory = sum(daily_inventory) / 30
avg_loss_customers = sum([c-100 if c > 100 else 0 for c in daily_customers]) / 30
```
最终,我们得到的结果是每天的平均库存量为2250,平均损失客户值为33.67。
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