Pandas+Pyecharts | ダブルイレブンの美容販売データ分析の可視化

この問題では、Python を使用して ダブル イレブンの美容品販売データ を分析します。「Look」を参照してください。 :

• ダブルイレブン前後の美容品の注文数と総売上数

• 各美容ブランド売上状況

• 美容ブランドの一次・二次分類割合

• #各美容ブランドのプライスボックス分布

#各美容ブランドの平均価格

• #美容ブランドのワードクラウド

• ##お待ちください...

• ## 皆様のお役に立てば幸いです。ご質問や改善が必要な点がございましたら、編集者までご連絡ください。

関連するライブラリ:

Pandas

— データ処理Pyecharts — データの視覚化

#1. インポート モジュール

#

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts.charts import Boxplot
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

##2. Pandas データ処理

#2.1 データの読み取り

df_school = pd.read_excel('data.xlsx')

#2.2 データ情報

##

df.info()

# ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

2.3 筛选有销量的数据 

df1 = df.copy()
df1 = df1[df1['销量']>0]

数据过滤后还有24479条。

3. Pyecharts数据可视化

3.1 双十一前后几天美妆订单数量

def get_line1():
    line1 = (
        Line()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis("", y_data,
                   is_smooth=True)
        .set_global_opts(
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
                min_ = 1500,
                max_ = max(y_data),
                range_color=range_color
            ),
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='1-双十一前后几天美妆订单数量',
                subtitle='-- 制图@公众号：Python当打之年 --',
                pos_top='1%',
                pos_left="1%",
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fff200',font_size=20)
            )
        )
    )

在11号前几天订单量持续在比较高的状态，在11月11号后趋于平稳，应该是双十一商家提前预热，消费者的预购订单量比较大。

3.2 双十一前后几天美妆销量

化妆品的购买高峰在11号前几天，在11月9号达到高峰，消费者的预购销量比较大，和订单量趋势基本保持一致。

3.3 各美妆品牌订单数量 

def get_bar1():
    bar1 = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis("", y_data,label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
        .set_global_opts(
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                is_show=False,
                min_ = min(y_data),
                max_ = max(y_data),
                dimension=0,
                range_color=range_color
            ),
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='3-各美妆品牌订单数量',
                subtitle='-- 制图@公众号：Python当打之年 --',
                pos_top='1%',
                pos_left="1%",
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fff200',font_size=20)
            ),
        )
        .reversal_axis()
    )

悦诗风吟的商品数量最多，其次为佰草集、欧莱雅。

3.4 各美妆品牌总销量

相宜本草的销售额、销量都是最高的，美宝莲、悦诗风吟、妮维雅、欧莱雅分列第二至五位。

3.5 一级分类占比

def get_pie1():
    pie1 = (
        Pie()
        .add(
            "", 
            [list(z) for z in zip(x_data, y_data)],
            radius=["40%", "70%"],
            center=["50%", "50%"],
            label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%",font_size=14,font_weight=500), 
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='5-一级分类占比',
                subtitle='-- 制图@公众号：Python当打之年 --',
                pos_top='1%',
                pos_left="1%",
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fff200',font_size=20)
            ),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False) 
        )
    )

销量第一的还要是护肤品，其次是套装系列和化妆品。

3.6 二级分类占比

按二级分类来看，订单量前五的分别是：套装类、清洁类、面霜类、化妆水和乳液类。

3.7 二级分类销量

3.8 各美容ブランドの価格ボックス チャート

##3.9 各美容ブランドの平均価格

##平均価格で見ると、ゲラン、雪花秀、エスティ ローダー、ランコム、資生堂などのブランドの方が若干高めです。

#3.10 美容ブランド分類ワードクラウド

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