公眾號：尤而小屋
作者：Peter
編輯：Peter

寫過很多Pandas的文章，主要講解了常用的操作和函數(shù)的用法。今天自制了一份水果訂單和銷售的數(shù)據(jù)（模擬數(shù)據(jù)，僅供學(xué)習(xí)），主要是用來加深理解下如何靈活且快速使用Pandas來完成我們的需求。

Pandas文章

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數(shù)據(jù)講解

1、模擬的第一份數(shù)據(jù)有5個字段：訂單號、下單人、商品、價格、數(shù)量

• 訂單號：每個訂單的訂單號，一個訂單號中存在一個或者多個商品

• 下單人：一個人可能下1個或者多個訂單，比如張三只下了一個訂單，李四下了多個訂單

• 商品：同一個商品可能在多個訂單中出現(xiàn)

• 價格：每個訂單中每個商品的價格，不同的訂單中，同一個商品的價格都可能是不同的，比如SOD訂單中蘋果是10，但是在DFH訂單中卻是9.8

• 數(shù)量：每個訂單中每個商品的銷售數(shù)量

2、模擬的第二份數(shù)據(jù)中就兩個字段：商品和產(chǎn)地

同時我們可以看到：這兩份數(shù)據(jù)是存在不同的sheet中的，存儲成為xlslx文件，并且沒有任何的缺失值數(shù)據(jù)。

需求1：不同的方式讀取數(shù)據(jù)

存在同一個Excel中的不同sheet中，我們采取不同的方式來讀取：

方式1：同時指定文件和sheet的名稱

import?pandas?as?pd??#?先導(dǎo)入包

方式2：指定文件名和sheet的索引號，索引從0開始

需求2：兩份數(shù)據(jù)的合并

可以看到兩個sheet中的數(shù)據(jù)是通過“商品”這個字段進(jìn)行關(guān)聯(lián)的，我們使用pandas中的merge函數(shù)，并且保留第一份（左邊left）表格中的全部信息。

merge函數(shù)是一個非常重要的函數(shù)，可以靈活地處理Pandas中的數(shù)據(jù)合并問題。

接下來的各種需求都是針對上面合并的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的

需求3：訂單量、客戶量、商品量

訂單量：這份數(shù)據(jù)總共下了多少個訂單

unique：中文是獨特的意思，就是訂單號這個字段有多個獨特、唯一的信息。總共是7個訂單

同樣的道理：可以得到多少個下單用戶、銷售了多少種商品？

需求4：每個用戶的下單量

就是求每個用戶下了多少個訂單：使用groupby進(jìn)行分組統(tǒng)計每個下單人的訂單量。

• 先使用groupby函數(shù)進(jìn)行分組

• 再使用聚合函數(shù)nunique，統(tǒng)計每個“訂單號”的個數(shù)（去重統(tǒng)計）

• 最后再索引重置下

看到李四下了3張訂單，是最多的

需求5：每個用戶的總消費(fèi)金額

1、先增加一列：總額

2、兩種不同方式的分組再聚合

需求6：不同產(chǎn)地的訂單量、銷量、銷售總額

需求7：每個訂單中價格最高的商品

找出每個訂單中價格最高的商品，比如：SOD訂單中價格最高的就是葡萄

方式1：第一種實現(xiàn)的方式如下：

• 先整體通過降序排列

• 再根據(jù)訂單號來分組，取出第一條first數(shù)據(jù)即可

方式2：實現(xiàn)方式如下

1、先實現(xiàn)每個訂單號根據(jù)價格降序排列

方式2：多個函數(shù)的混合使用，可分開運(yùn)行查看每步驟的結(jié)果

df.groupby("訂單號").apply(lambda?x:?x.sort_values("價格",ascending=False)).reset_index(drop=True).groupby("訂單號").first().reset_index()

方式3：分組的時候使用groupby_keys參數(shù)

需求8：每個訂單中價格最高的前2位

取出每個訂單中價格最高的前2位，若只有一位取出一位即可。

上面是取出分組后最高的數(shù)據(jù)，即第一條first。在這個需求中我們使用head函數(shù)，可以取出任意的n條數(shù)據(jù)：Top-N

需求9：每個商品的筆單價（保留2位小數(shù)）

我們來拆解題意：

• 每個商品：確定了分組的元素是groupby="商品"

• 筆單價：先求每個商品的總銷售額，在求每個商品的訂單數(shù)，最后相除

如何對上面的商品筆單價保留兩位小數(shù)呢？兩種方法來實現(xiàn)：

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Pandas】这份Pandas练习题，必须成功拿下~的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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