【python】python淘宝交易数据分析可视化(源码+数据集)

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【python】python淘宝交易数据分析可视化(源码+数据集)

目录

    • 【python】python淘宝交易数据分析可视化(源码+数据集)
  • 一、功能设计
  • 二、设计思路
  • 三、代码展示


一、功能设计

  1. 数据加载和预处理

    • 从指定的 CSV 文件中加载淘宝订单数据。
    • 对数据进行列重命名和时间格式转换,以便后续处理和分析。
      在这里插入图片描述
  2. 统计分析

    • 计算订单数量、退货订单数量、退货率、交易总金额、成交总金额、退款总金额和实际成交额等指标。

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  1. 可视化展示

    • 生成买家地区分布的饼图,展示不同地区的订单数量占比情况。
    • 绘制订单支付时间的趋势图,展示每个时间段的订单数量变化情况。
    • 绘制销售额的走势图,展示每天销售额的变化趋势。
  2. 结果输出

    • 将统计结果打印输出,包括订单数量、退货订单数量、退货率、交易总金额、成交总金额、退款总金额和实际成交额。

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二、设计思路

是用于分析淘宝订单数据的脚本。让我们一步步分析其实现思路:

  1. 导入库:首先导入了 pandasmatplotlib.pyplot 库,用于数据处理和绘图。

  2. 定义函数

    • address_chart(df): 该函数用于生成买家地区的分布饼图。它首先对数据按照地址进行分组,统计每个地区的订单数量,然后利用 matplotlib 绘制饼图。

    • time_chart(df): 该函数用于生成订单支付时间的趋势图。它首先对时间进行处理,将支付时间转换为时间格式,然后按照半小时为间隔对订单进行分组统计,并绘制趋势图。

    • money_chart(df): 该函数用于生成销售额的走势图。它对订单创建时间进行处理,按照每天进行销售额统计,并绘制销售额的趋势图。

  3. 主函数 taobao_analysis(csv_path)

    • 读取 CSV 文件数据,使用 pd.read_csv() 方法读取数据,并对列进行重命名以方便处理。

    • 数据处理:将时间列转换为日期时间格式。

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    • 统计分析:统计订单数量、退货订单数量、退货率、交易总金额、成交总金额、退款总金额和实际成交额。

    • 调用绘图函数:根据需求调用了之前定义的绘图函数。
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    • 打印统计结果:将统计结果打印出来。
      在这里插入图片描述

  4. 主程序入口:在 if __name__ == '__main__': 中指定了 CSV 文件路径,并调用 taobao_analysis(csv_path) 函数进行数据分析。

总的来说,代码通过 pandas 对淘宝订单数据进行处理和分析,并利用 matplotlib 生成相应的可视化图表,最后输出统计结果。

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三、代码展示

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef address_chart(df):# 代码略....# 代码略....# 代码略....>  👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “交易” 获取。👈👈👈# 代码略....# 代码略....# 代码略....def time_chart(df):df1 = df.copy()df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.timedf1['paytime'] = pd.to_datetime(df.paytime)# 代码略....# 代码略....# 代码略....# 代码略....# 代码略....>  👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “交易” 获取。👈👈👈# 代码略....timedf_y = timedf1.valuesplt.xticks(rotation=60)plt.plot(timedf_x, timedf_y)plt.show()def money_chart(df):# 代码略....# 代码略....# 代码略....# 代码略....# 代码略....# 代码略....def taobao_analysis(csv_path):df = pd.DataFrame(pd.read_csv(csv_path))# 代码略....# 代码略....# 代码略....# 代码略....>  👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “交易” 获取。👈👈👈# 代码略....# 代码略....refund_sum = df.refund.sum()# 实际成交额paymey = paid_sum - refund_sum# 买家地区饼图# address_chart(df)# 支付金额时间分布# time_chart(df)# 销售额走势money_chart(df)print('订单数量:', order_num)print('退货订单数量:', refund_num)print('退货率:{}%'.format(refund_rate))print('交易总金额:', amount_sum)print('成交总金额:', paid_sum)print('退款总金额:', refund_sum)print('实际成交额:', paymey)if __name__ == '__main__':csv_path = r'./data/tmall_order_report.csv'taobao_analysis(csv_path)

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