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研究目的
訂單前十的產(chǎn)品都有哪些？
銷售量前十的產(chǎn)品都有哪些？
每個分撥中心的銷量占比是多少？
哪些月份訂單量最多？
數(shù)據(jù)導入
使用pandas包導入數(shù)據(jù)，其中parse_dates用于解析日期。
import pandas as pd from datetime import datetime df=pd.read_excel(r'C:/Users/尚天強/Desktop/銷售訂單明細.xlsx',parse_dates=['發(fā)貨日期']) df.head()
訂單前十的產(chǎn)品
查看訂單量前十的產(chǎn)品都有哪些？使用value_counts()函數(shù)進行分組計數(shù)，默認是降序排列，同時使用head函數(shù)選取前十個數(shù)據(jù)結果，其中充電寶訂單數(shù)排第一位。
count_ten=df['產(chǎn)品名稱'].value_counts().head(10) count_ten
數(shù)字不太直觀，我們導入matplotlib包將訂單量可視化進行展示。
import matplotlib.pyplot as plt #讓圖表直接在Jupyter Notebook中展示出來 %matplotlib inline plt.rcParams["font.sans-serif"] = 'SimHei' #中文亂碼問題 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #負號無法顯示 %config InlineBackend.figure_format = 'svg' #設置圖表為數(shù)量圖格式形式
value_counts函數(shù)是默認降序排列，可以使用sort_values函數(shù)升序排列后，使用plot.barh函數(shù)做一個條形圖，由圖可以看出訂單數(shù)排前十的產(chǎn)品，且貼膜和數(shù)據(jù)線這兩款產(chǎn)品之間訂單數(shù)出現(xiàn)顯著差異。
count_ten=count_ten.sort_values() count_ten.plot.barh()
銷售量前十的產(chǎn)品
查看銷售量前十的產(chǎn)品，按照產(chǎn)品名稱分組求和，然后使用sort_values函數(shù)設置ascending=False參數(shù)進行降序排列。
sale_ten=df.groupby('產(chǎn)品名稱')['銷售數(shù)量'].sum().sort_values(ascending=False).head(10) sale_ten
使用條形圖直觀地展示數(shù)據(jù)結果，手機殼的銷量排第一位，表明手機殼更新?lián)Q代速度比較快，產(chǎn)品需求多。
sale_ten_sort=sale_ten.sort_values() sale_ten_sort.plot.barh()
每個分撥中心中心的銷量占比
每款產(chǎn)品都是由分撥中心始發(fā)，查看每個分撥中心中心的銷量占比，使用groupby函數(shù)根據(jù)發(fā)貨地分組求和，同時除以總銷量，即可得到每個分撥中心的銷量占比。
fahuoz_count=df.groupby('發(fā)貨地')['銷售數(shù)量'].sum()/df['銷售數(shù)量'].sum() fahuoz_count
使用plot.pie函數(shù)繪制一個餅圖，由圖可以看出上海分撥中心的的銷量占比最高，達到37.89%，鄭州分撥中心的銷量占比最低，僅有11.38%。
fahuoz_count.plot.pie(figsize=(5, 5),startangle=90,autopct='%1.2f%%')
哪些月份訂單量最多
查看哪些月份的訂單最多，這里篩選2018年1月1日到2018年12月31日的數(shù)據(jù)，同時使用map和lambda函數(shù)提取年月，將提取的年月數(shù)據(jù)格式變化為字符類型。
#篩選2018年數(shù)據(jù) this_year=df[(df['訂單日期']>=datetime(2018,1,1))&(df['訂單日期']<=datetime(2018,12,31))] this_year=this_year.copy() this_year['月份']=this_year['訂單日期'].map(lambda x:str(x.strftime('%Y%m')))#提取月份數(shù)據(jù) this_year
使用dtypes函數(shù)查看數(shù)據(jù)類型，可以看到初始的訂單日期為日期類型，提取后的月份字段變?yōu)樽址愋汀?/p>
this_year.dtypes
計算每個月的訂單數(shù)，按照月份進行分組計數(shù)，其中nunique函數(shù)可以實現(xiàn)非重復計數(shù)功能。
this_year.groupby('月份')['訂單號'].nunique()
使用plot函數(shù)繪制一個折線圖，由圖可以看出2018年12月的訂單數(shù)最多，2018年2月份的訂單數(shù)最少。
this_year.groupby('月份')['訂單號'].nunique().plot(figsize=(6, 4))
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1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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