【python数据分析实战】电商打折套路解析（1）—— 各个品牌都有多少商品参加了双十一活动？

缺乏、安全感 2023-05-28 15:53 8阅读 0赞

##### 1. 前期准备 #####

引用相关库、设置程序运行路径

import os
    os.chdir(r'C:\Users\86177\Desktop')
    
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    from bokeh.io import output_file
    from bokeh.models import ColumnDataSource
    from bokeh.plotting import figure,show

##### 2. 数据加载及查看 #####

**1）数据导入及数据量大小查看**

df = pd.read_excel('data.xlsx',index_col=0)
    #df = pd.read_excel(r'data.xlsx')
    #df.index = df['update_time']
    
    print('数据量为{}条'.format(len(df)))

–> 输出结果为：（可以直接在读取数据的过程中就把某一列作为标签索引，也可以读取后再设定）

数据量为27642条

**2） 查看数据标题名称和数据采集时间字段并提取采集日期**

print([df.index.name] + df.columns.tolist())
    print('数据的采集时段为：\n{}'.format(df.index.unique()))
    df['date'] = df.index.day
    print(df.isna().sum())

–> 输出结果为：（可以发现数据采集的时间是在11-5号至11月14，也就是在双十一的两周范围内，数据暂无缺失值）

['update_time', 'id', 'title', 'price', '店名', 'date']
    
    数据的采集时段为：
    DatetimeIndex(['2016-11-14', '2016-11-13', '2016-11-12', '2016-11-11',
                   '2016-11-10', '2016-11-09', '2016-11-08', '2016-11-07',
                   '2016-11-06', '2016-11-05'],
                  dtype='datetime64[ns]', name='update_time', freq=None)
                  
    id       0
    title    0
    price    0
    店名       0
    date     0
    dtype: int64

**3） 数据查看**

print(df.head())

–> 输出结果为：

update_time        id                           title  						price    店名  date                                                        
    2016-11-14   A2251521828          相宜本草四倍多萃润泽精华保湿霜滋润面霜女补水   79.0  相宜本草    14
    2016-11-14   A2251610120       正品相宜本草四倍多萃润泽洁面膏深层清洁滋润补水保湿   29.0  相宜本草    14
    2016-11-14   A2251615486  相宜本草红石榴亮白嫩肤水女紧致补水保湿精华爽肤水女秋冬护肤品  108.0  相宜本草    14
    2016-11-14   A2252191048      相宜本草红石榴鲜活透亮面贴膜7片补水保湿女化妆品滋润   79.0  相宜本草    14
    2016-11-14   A2253094636         相宜本草去死皮膏洁净面部全身温和去角质补水化妆   35.0  相宜本草    14

##### 3. 双十一当天在售的商品占比情况 #####

**1） 获得商品的销售的时间跨度**

因为每个商品的id是相同的，上一部获取的商品的销售日期就是为了这一步提取具体的开售和停售的日期

d1 = df[['id','date']].groupby(by = 'id').agg(['min','max'])['date']
    #d = df.groupby(by = 'id').agg(['min','max'])['date']
    print(d1)

–> 输出结果为：（可以看看不加`['date']`后的输出是什么）  
![在这里插入图片描述][20200316083509304.png]  
**2） 获取双十一在售商品的id并进行数据清洗**

① 只要获取date字段中为11的id即可，注意这里可能存在相同的数据

id_11 = df[df['date'] == 11]['id']
    print(id_11.is_unique)

–> 输出结果为：（可以发现的确存在相同的商品数据）

False

② 找到这个相同的数据

id_11 = data1[data1['date'] == 11]['id']
    print(id_11.value_counts())

–> 输出结果为：（只有id为A37637194605的商品相同）

A37637194605     2
    A540024035676    1
    A522560429591    1
    A527945447650    1
    A521181542916    1
                    ..
    A526383253767    1
    A40530583093     1
    A529008131128    1
    A520976852456    1
    A528413776238    1
    Name: id, Length: 2335, dtype: int64

③ 查看一下这个重复的数据是什么样子的

id_A37637194605 = df[df['id'].str.contains('A37637194605') & (df['date'] == 11)]
    print(id_A37637194605)

–> 输出结果为：（根据输出发现，这两条数据是一样的，属于重复数据，可以直接删除）

update_time    id                              title  							price   店名  date                                                              
    2016-11-11   A37637194605  兰芝水衡致润保湿乳120ML 补水滋养长效保湿 亮肤控油 女 护肤  235.0  兰芝    11
    2016-11-11   A37637194605  兰芝水衡致润保湿乳120ML 补水滋养长效保湿 亮肤控油 女 护肤  235.0  兰芝    11

④ 去除重复数据

id_11.drop_duplicates(inplace=True)
    print(id_11.value_counts())

–> 输出结果为：（数据清洗完毕）

A540024035676    1
    A536839755447    1
    A527945447650    1
    A521181542916    1
    A540685584434    1
                    ..
    A526383253767    1
    A40530583093     1
    A529008131128    1
    A520976852456    1
    A528413776238    1
    Name: id, Length: 2335, dtype: int64

★★★★★上面的判断是否有重复值、查看重复值、去除重复值，只是为了熟悉一下处理重复值的流程，熟练了之后可以直接使用如下的代码进行替换或者验证结果

id_11 = df[df['date'] == 11]['id'].unique()
    
    m = len(d1)
    m_11 = len(id_11)
    m_pre = m_11/m
    print("双十一当天参加活动的商品为{}个，占比为{:.2f}%".format(m_11, m_pre*100))
    print('品牌总数为{}个\n'.format(len(data1['店名'].unique())),data1['店名'].unique())

–> 输出结果为：（与上面的`Name: id`, `Length: 2335`数据相符合，使用`unique()`方法最后获得的`naddary`数组，可以用来构建`DataFrame`数据）

双十一当天参加活动的商品为2335个，占比为66.68%
    
    品牌总数为22个
     ['相宜本草' '佰草集' '欧莱雅' '美宝莲' '玉兰油' '蜜丝佛陀' '悦诗风吟' 'SKII' '兰芝' '妮维雅' '自然堂' '倩碧'
     '欧珀莱' '美加净' '雅诗兰黛' '资生堂' '兰蔻' '雅漾' '雪花秀' '植村秀' '薇姿' '娇兰']

##### 4. 商品分类 #####

**1）获取双十一在售以及其他时段在售商品的信息**

创建个`d2`变量，用来保存统计的双十一在售的商品的情况，接着就可以和`d1`按照商品的`id`进行合并，得到完整的数据

d2 = pd.DataFrame({ 'id':id_11,'sale': True})
    
    id_data = pd.merge(d1,d2,left_index = True, right_on = 'id',how = 'left').set_index(np.arange(len(d1)))
    id_data.index.name = 'index'
    id_data.fillna(False,inplace=True)
    
    print(id_data.head(15))

–> 输出结果为：（以`d1`为依据进行的合并，必然就会有缺失值，这里是以`False`进行填充，顺带进行重新设置标签及标签名称）  
![ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg=,size\_16,color\_FFFFFF,t\_70)][ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**2）商品分类**

按照商品销售节奏分类，可以将商品分为7类

A. 11.11前后及当天都在售 → 一直在售  
     B. 11.11之后停止销售 → 双十一后停止销售  
     C. 11.11开始销售并当天不停止 → 双十一当天上架并持续在售  
     D. 11.11开始销售且当天停止 → 仅双十一当天有售  
     E. 11.5 - 11.10 → 双十一前停止销售  
     F. 仅11.11当天停止销售 → 仅双十一当天停止销售  
     G. 11.12开始销售 → 双十一后上架

① 商品类别划分

id_data['type'] = '待分类'
    id_data['type'][(id_data['min'] < 11) & (id_data['max'] >11) & (id_data['sale'] == True)] = 'A'
    id_data['type'][(id_data['min'] < 11) & (id_data['max'] ==11)] = 'B'
    id_data['type'][(id_data['min'] == 11) & (id_data['max'] >11)] = 'C'
    id_data['type'][(id_data['min'] == 11) & (id_data['max'] ==11)] = 'D'
    id_data['type'][(id_data['max'] < 11)] = 'E'
    id_data['type'][(id_data['min'] < 11) & (id_data['max'] >11) & (id_data['sale'] == False)] = 'F'
    id_data['type'][(id_data['min'] > 11)] = 'G'
    
    print(id_data.head(5))
    print(id_data.tail(5))

–> 输出结果为：（划分之前要创建一个空字段，可以输入任意的数据，之后进行填充数据，也就是进行简单的逻辑判断）

min  max            id   sale type
    index                                    
    0        5   14  A10027317366   True    A
    1        5   14  A10588608182   True    A
    2        5   14  A10847151685   True    A
    3        5   10  A12229499633  False    E
    4        5   11  A12229615671   True    B
    
           min  max           id  sale type
    index                                  
    3497     5   14  A9555524581  True    A
    3498     5   11  A9609851200  True    B
    3499     7   14  A9703525117  True    A
    3500     5   14  A9709829810  True    A
    3501     5   14  A9768255247  True    A

② 各类商品统计

result1 = id_data['type'].value_counts()
    print(result1)

–> 输出结果为：

A    1820
    E     841
    B     458
    F     242
    G      84
    C      39
    D      18
    Name: type, dtype: int64

③ 绘制饼图

需要注意的是，最后三个类别的占比都是比较小的，在绘制饼图的时候应该有意识的进行错开，而不是直接使用这个排序后的数据进行绘制

from bokeh.palettes import brewer
    colori = brewer['YlGn'][7]
    #设置颜色
    result1 = result1.loc[['A','C','B','D','E','F','G']]# 重新调整排序
    plt.pie(result1,labels = result1.index, autopct='%.2f%%',pctdistance=0.65,labeldistance =1.1,explode = [0,0,0,0,0.1,0,0],
            startangle=90, shadow = True,radius=1.5,counterclock=False, colors = colori)

–> 输出结果为：（具体的设置可以根据需要进行微调）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

##### 5. 未参与双十一当天活动的商品，在双十一之后的去向如何？ #####

这里按照四个`condition`进行考虑，主要是处理E、F中的数据

con1 → 暂时下架（F）  
     con2 → 重新上架（E中部分数据，数据中同一个id可能有不同title，“换个马甲重新上架”）  
     con3 → 预售（E中部分数据，预售商品的title中包含“预售”二字），字符串查找特定字符 df.str.contains(‘预售’)  
     con4 → 彻底下架（E中部分数据），可忽略

**1）找到未参与双十一当天活动的商品id并筛选出原始数据**

id_not11 = id_data[id_data['sale']==False]  # 筛选出双十一当天没参加活动的产品id
    print('双十一当天没参加活动的商品总数为{}个，占比为{:.2f}%\n-------'.format(len(id_not11),len(id_not11)/m*100))
    print('双十一当天没参加活动的商品销售节奏类别为：\n',id_not11['type'].value_counts().index.tolist())

–> 输出结果为：（其中`G`类商品只是满足双十一之后销售，但是双十一之前并没有销售，所以`G`类商品不在这次的处理之内，也就是上面说的主要处理`E`、`F`类数据）

双十一当天没参加活动的商品总数为1167个，占比为33.32%
    -------
    双十一当天没参加活动的商品销售节奏类别为：
     ['E', 'F', 'G']

筛选出未参与双十一当天活动商品`id`对应的原始数据

df_not11 = id_not11[['id','type']]
    data_not11 = pd.merge(df_not11,df,on = 'id', how = 'left')
    print(data_not11.head(15))

–> 输出结果为：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**2） 筛选出`con1`的商品数据**

就是筛选处`F`类商品的数据即可

id_con1 = id_data['id'][id_data['type'] == 'F'].values

**3） 筛选出`con2`的商品数据**

data_con2 = data_not11[['id','title','date']].groupby(by = ['id','title']).count() 
    title_count = data_con2.reset_index()['id'].value_counts() 
    id_con2 = title_count[title_count>1].index

–> 输出结果为：（按照`id`和`title`字段进行数据的汇总，这样就会保留一个`id`对应多个`title`的商品数据了，然后在对`id`字段进行统计长度就知道`con2`条件下的商品数量了）

**4） 筛选出`con3`的商品数据**

data_con3 = data_not11[data_not11['title'].str.contains('预售')]   
    id_con3 = data_con3['id'].value_counts().index

**5） 输出三种`condition`下的商品情况**

print("未参与双十一当天活动的商品中：\n暂时下架商品的数量为{}个，重新上架商品的数据量为{}个，预售商品的数据量为{}个" 
          .format(len(id_con1), len(id_con2), len(id_con3)))

–> 输出结果为：

未参与双十一当天活动的商品中：
    暂时下架商品的数量为242个，重新上架商品的数据量为110个，预售商品的数据量为453个

[20200316083509304.png]: /images/20230528/0926e67a518d4bf78d9be37f783352a6.png
[ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/7ebf524b89ca49219c4085d1895c8d3f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/02fa82a6ce3146859ee04af4d065e8a9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/cde0fd8a61104cd29180b1e05295a59a.png