修改上述代码,sales文件中包含会员ID,订单号,提交日期,提交金额
时间: 2024-04-16 21:26:27 浏览: 26
根据你提供的信息,我修改了代码以适应包含会员ID、订单号、提交日期和提交金额的`sales.xlsx`文件。请查看下面的示例代码:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mysql.connector
# 读取订单数据
df = pd.read_excel('sales.xlsx')
# 选择近4年的订单数据
df['提交日期'] = pd.to_datetime(df['提交日期']) # 将提交日期转换为日期时间格式
df = df[df['提交日期'].dt.year >= df['提交日期'].dt.year.max() - 3]
# 计算每个时间段下各个分组的绝对值变化情况
grouped = df.groupby(['提交日期', '分组'])['提交金额'].sum().unstack()
# 绘制折线图进行对比分析
grouped.plot(kind='line', marker='o')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('提交金额')
plt.title('不同时间下各个分组的绝对值变化')
plt.legend(title='分组')
plt.show()
# 计算RFM得分数据
rfm_scores = df.groupby('会员ID').agg({
'提交日期': lambda x: (df['提交日期'].max() - x.max()).days,
'订单号': 'count',
'提交金额': 'sum'
}).rename(columns={
'提交日期': 'R',
'订单号': 'F',
'提交金额': 'M'
})
# 将RFM得分数据写入Excel文件
rfm_scores.to_excel('sales_rfm_score.xlsx')
# 将RFM得分数据写入MySQL数据库
conn = mysql.connector.connect(
host='localhost',
user='your_username',
password='your_password',
database='your_database'
)
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute('CREATE TABLE sales_rfm_score (会员ID INT PRIMARY KEY, R INT, F INT, M FLOAT)')
# 插入数据
for index, row in rfm_scores.iterrows():
cursor.execute('INSERT INTO sales_rfm_score (会员ID, R, F, M) VALUES (%s, %s, %s, %s)', (index, row['R'], row['F'], row['M']))
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
```
请确保在运行代码之前,根据你的实际情况修改数据库连接信息,并确保安装了`pandas`、`matplotlib`和`mysql-connector-python`库及其依赖。