有一份电商销售数据包含以下字段，含义如下: event_time，交易时间 order_id，订单id product_id，商品id category_id，类别id category_code，类别代码 brand，品牌 price, 价格 user_id, 用户id age，年龄 sex，性别 local，地理位置消费的时间信息 计算每天不同时间段订单数量分布 查看未完成订单数量，price为0的订单画图

好的，针对你的问题，我可以给出以下解答：

1. 计算每天不同时间段订单数量分布，可以按照以下步骤进行：

- 将数据按照日期（event_time）进行分类，得到每天的订单数据；
- 将每天的订单数据按照时间段进行分类，比如早上、中午、下午、晚上等；
- 统计每个时间段的订单数量，可以用条形图或者折线图进行展示。

2. 查看未完成订单数量，price为0的订单画图，可以按照以下步骤进行：

- 筛选出未完成订单的数据，可以通过筛选订单状态（比如未支付、未发货等）来实现；
- 筛选出price为0的订单数据；
- 将筛选出来的数据按照日期进行分类，得到每天的未完成订单数量；
- 可以用条形图或者折线图等方式进行展示。

希望这些解答能够帮助到你，如果你有其他问题或者需要更详细的解答，可以继续提问。

相关问题

有一份电商销售数据，包含以下字段，含义如下: event_time，交易时间 order_id，订单id product_id，商品id category_id，类别id category_code，类别代码 brand，品牌 price, 价格 user_id, 用户id age，年龄 sex，性别 local，地理位置。用python完成消费的时间信息 计算每天不同时间段订单数量分布 查看未完成订单数量，price为0的订单画图

好的，针对你的问题，我可以给出以下Python代码实现：

1. 计算每天不同时间段订单数量分布：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 将时间转换成日期和时间段
data['event_time'] = pd.to_datetime(data['event_time'])
data['date'] = data['event_time'].dt.date
data['time_of_day'] = pd.cut(data['event_time'].dt.hour, bins=[0, 6, 12, 18, 24], labels=['凌晨', '上午', '下午', '晚上'])

# 按照日期和时间段统计订单数量
order_count = data.groupby(['date', 'time_of_day'])['order_id'].count().unstack()

# 绘制条形图
order_count.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('订单数量')
plt.title('每天不同时间段订单数量分布')
plt.show()

2. 查看未完成订单数量，price为0的订单画图：

# 筛选出未完成订单和price为0的订单
unfinished_orders = data[(data['status'] != 'completed') & (data['price'] == 0)]

# 按照日期统计未完成订单数量
unfinished_order_count = unfinished_orders.groupby('date')['order_id'].count()

# 绘制折线图
unfinished_order_count.plot()
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('未完成订单数量')
plt.title('每天未完成订单数量')
plt.show()

以上代码仅供参考，具体实现过程可能需要根据数据的具体情况进行调整。希望能够帮助到你。

用python完成有一份电商销售数据，包含以下字段，含义如下: event_time，交易时间 order_id，订单id product_id，商品id category_id，类别id category_code，类别代码 brand，品牌 price, 价格 user_id, 用户id age，年龄 sex，性别 local，地理位置 画图完成计算不同省份用户数量，画出饼图 计算不同省份订单数量，画出柱状图 不同省份总成交金额，画出饼图

以下是使用 Pandas 和 Matplotlib 完成上述需求的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 统计不同省份用户数量并绘制饼图
user_count_by_province = df.groupby('local')['user_id'].nunique()
user_count_by_province.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('User Count by Province')
plt.ylabel('')
plt.show()

# 统计不同省份订单数量并绘制柱状图
order_count_by_province = df.groupby('local')['order_id'].nunique()
order_count_by_province.plot(kind='bar', rot=0)
plt.title('Order Count by Province')
plt.xlabel('Province')
plt.ylabel('Orders')
plt.show()

# 统计不同省份总成交金额并绘制饼图
sales_by_province = df.groupby('local')['price'].sum()
sales_by_province.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('Sales by Province')
plt.ylabel('')
plt.show()

代码中，我们使用 Pandas 读取电商销售数据，对数据进行一系列分组计算，并使用 Matplotlib 绘制饼图和柱状图。其中，`groupby` 函数用于对数据进行分组，`plot` 函数用于绘制图形，`nunique` 函数用于计算唯一值的数量，`sum` 函数用于计算总和，`pie` 函数用于绘制饼图。

运行上述代码，可以得到一系列图表，如下所示：

不同省份用户数量饼图：


不同省份订单数量柱状图：


不同省份总成交金额饼图：