# 销量排行前10商品的销量及其占比 import pandas as pd # 输入的数据文件 inputfile = 'data/GoodsOrder.csv' # 读取数据 data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') # 对商品进行分类汇总 group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() # 排序并查看前10位热销商品 group_sorted=group.sort_values('id',ascending=False) group_sorted[:10]分析注解
时间: 2024-02-05 11:04:35 浏览: 31
这段代码的目的是从一个名为GoodsOrder.csv的数据文件中读取数据,并对商品进行分类汇总,最终输出销量排行前十的商品的销量及其占比。具体分析如下:
首先,使用pandas库中的read_csv函数读取名为GoodsOrder.csv的数据文件,并将结果存储在变量data中,其中encoding参数指定了文件的编码格式为gbk。
接着,通过groupby函数将数据按照商品进行分类汇总,并计算每个商品的销量,最后使用reset_index函数将结果存储在名为group的新数据框中。
然后,使用sort_values函数对group数据框中的销量进行降序排序,并将结果存储在名为group_sorted的新数据框中。
最后,使用切片操作符“[:10]”选取group_sorted数据框中前十条记录,并输出这些记录。这些记录包含了销量排行前十的商品的名称、销量及其占比。
相关问题
import numpy as np import pandas as pd # 输入的数据文件 inputfile = 'data/GoodsOrder.csv' # 读取数据 data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') # 查看数据属性 data.info()分析注释
这段代码是一个Python脚本,目的是读取一个名为"GoodsOrder.csv"的数据文件,并使用 pandas 库将其转换为一个数据框(DataFrame)以便进行后续分析。
具体来说,该脚本首先导入了 numpy 和 pandas 两个库,并指定了要读取的数据文件路径。然后,使用 pandas 库的 read_csv() 函数读取数据文件,将其存储在名为 data 的数据框中。其中,encoding参数指定数据文件采用的字符编码格式为 GBK。
最后,使用 data.info() 函数查看 data 数据框的属性信息,包括每个列的名称、数据类型、非空值数量等。这个函数可以帮助我们了解数据的基本情况,例如数据是否有缺失、是否需要进行类型转换等,从而为后续的数据分析和处理提供参考。
import pandas as pd inputfile='data/GoodsOrder.csv' data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') data.head()标记注释
该段代码的作用是:使用pandas库读取名为"GoodsOrder.csv"的文件中的数据,并将其存储到名为"data"的DataFrame对象中。其中,inputfile变量存储文件路径,encoding参数指定文件编码格式为GBK。使用read_csv函数读取文件内容,并使用head函数展示前五行数据,以便检查数据是否正确读取。
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