某公司销售了多种产品,使用pandas对其销售数据进行探索性分析,回答以下问题: 1. 该公司总共销售了多少个产品? 2. 该公司总共获得了多少收入? 3. 该公司每种产品的平均售价是多少? 4. 该公司哪种产品的销售量最大? 5. 该公司哪种产品的收入最高? 数据集描述: 数据集包含以下列: product_id: 产品编号 product_name: 产品名称 price: 产品售价 quantity: 销售数量 revenue: 销售收入

时间: 2024-03-10 21:46:26 浏览: 12
好的,让我来回答你的问题。 假设数据集的名称为sales_data,代码如下: ```python import pandas as pd # 读取数据集 sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv') # 查看数据集前5行 sales_data.head() ``` 1. 该公司总共销售了多少个产品? ```python total_products_sold = sales_data['quantity'].sum() print(f"该公司总共销售了{total_products_sold}个产品。") ``` 2. 该公司总共获得了多少收入? ```python total_revenue = sales_data['revenue'].sum() print(f"该公司总共获得了{total_revenue}元收入。") ``` 3. 该公司每种产品的平均售价是多少? ```python average_price_by_product = sales_data.groupby('product_name')['price'].mean() print("该公司每种产品的平均售价是:") print(average_price_by_product) ``` 4. 该公司哪种产品的销售量最大? ```python product_with_max_quantity = sales_data.groupby('product_name')['quantity'].sum().idxmax() print(f"该公司销售量最大的产品是{product_with_max_quantity}。") ``` 5. 该公司哪种产品的收入最高? ```python product_with_max_revenue = sales_data.groupby('product_name')['revenue'].sum().idxmax() print(f"该公司收入最高的产品是{product_with_max_revenue}。") ``` 希望这些代码能够帮助你完成探索性分析。

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