实例3：各商品种类的网购替代率课本代码

实例3涉及到的是一个电商数据分析的问题，通常我们会在Python或者类似的语言中编写代码，计算各种商品种类在网络购物平台上的替代率。这个替代率可以理解为在线购买某商品的可能性相对于传统实体店购买的比例。下面是一个简单的伪代码示例：

import pandas as pd

# 假设我们有一个包含线上销售数据的数据框df，有商品ID、种类（category）、销量（sales）等列
data = {
    '商品ID': [1, 2, 3, ...], # 商品ID列表
    '种类': ['电子产品', '衣物', '食品', ...], # 各种商品种类
    '实体销售量': [100, 200, 150, ...], # 实体店销量
    '网络销售量': [500, 800, 600, ...] # 网购销量
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算替代率（网购销量除以总销量）
df['替代率'] = df['网络销售量'] / (df['实体销售量'] + df['网络销售量'])

# 按种类分组并求每种类别的平均替代率
avg_alternative_rate = df.groupby('种类')['替代率'].mean()

# 打印替代率表
print(avg_alternative_rate)