基於Numpy、Pandas分析包對某藥店銷售數據分析

數據分析常用工具包Numpy、Pandas、matplotlib，本文將重點介紹Numpy、Pandas分析包，利用Numpy、Pandas對某藥店銷售數據分析。

一、Numpy一維數組

二、Numpy二維數組

三、Pandas一維數組

四、Pandas二維數組

五、案列分析（藥店銷售數據分析）

一、Numpy一維數組

二、Numpy二維數組

三、Pandas一維數組

四、Pandas二維數組

五、案列分析（藥店銷售數據分析）

1、數據分析基本過程

1.1、提出問題

從銷售數據中分析出以下業務指標： 1）月均消費次數 2）月均消費金額 3）客單價 4）消費趨勢

1.2、理解數據

1.3、數據清洗

1.3.2、列名重命名

1.3.3、缺失數據處理

dropna函數詳細使用地址：

pandas.DataFrame.dropna - pandas 0.22.0 documentationpandas.pydata.org

1.3.4、數據類型轉換

1)、字元串轉為數值（浮點型）

2）、字元串轉換為日期類型

None與NaN區別：None是Python的一種數據類型，NaN是浮點類型 兩個都用作空值

1.3.5、數據排序

1.3.6、異常值處理

1.4、構建模型

1.4.1、業務1：月均消費次數=總消費次數 / 月份數

1.4.2、業務2：月均消費金額 = 總消費金額 / 月份數

1.4.3、業務3：客單價=總消費金額 / 總消費次數

客單價（per customer transaction）是指商場（超市）每一個顧客平均購買商品的金額，客單價也即是平均交易金額。

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