电商销售数据分析python可视化代码

在电商销售数据分析中，Python是一种常用的工具，结合数据处理库如Pandas、NumPy，以及可视化库如Matplotlib、Seaborn或Plotly，可以进行数据清洗、分析并生成图表展示结果。这里是一个简单的例子，演示如何使用Python对电商销售数据进行清洗和基本可视化：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据（假设数据文件名为sales_data.csv）
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 数据清洗（例如去除缺失值）
data = data.dropna()

# 销售额统计
monthly_sales = data.groupby(data['date'].dt.month)['sales_amount'].sum()

# 绘制销售额月度分布柱状图
plt.figure(figsize=(10,6))
monthly_sales.plot(kind='bar', title='月度电商销售额')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 订单量按产品分类
product_orders = data.groupby('product')['order_count'].sum().reset_index()
top_products = product_orders.sort_values('order_count', ascending=False).head(10)

# 绘制Top 10产品订单量饼图
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.pie(product_orders['order_count'][:10], labels=top_products['product'][:10], autopct='%1.1f%%')
plt.title('Top 10产品订单比例')
plt.show()