# 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]标记注释

该段代码的作用是：读取名为"GoodsOrder.csv"的数据文件，对其中的商品进行分类汇总，并统计每个商品的销量。然后，对统计结果按照销量进行降序排列，选取销量排名前10的商品进行展示。其中，使用了pandas库的read_csv函数读取数据文件，使用groupby函数对商品进行分类汇总，使用count函数统计每个商品的销量，使用reset_index函数将结果重新设置索引，使用sort_values函数对结果按照销量进行排序，最后使用[:10]选取前10个商品展示。

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# 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

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。

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。