Pandas+Pyecharts | 雙十一美妝銷售數據分析視覺化

本期利用python 分析 雙十一美妝銷售數據，看看：

• 雙十一前後幾天美妝訂單數、總銷售量

• 各美妝品牌銷售狀況

• #美妝品牌一級/二級分類佔比

• #各美妝品牌價格箱型分佈狀況

• 各美妝品牌平均價格

• 美妝品牌詞雲

• #等等...

##希望對大家有幫助，如有疑問或需要改進的地方可以聯絡小編。
#涉及的函式庫：

######Pandas### — 資料處理######Pyecharts### — 資料視覺化# #####

1. 導入模組

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資料處理

#2.1 讀取資料 

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

2.2 資料資訊 

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 各美容品牌價格箱型圖片

#3.9 各美容品牌平均價格

#平均價格方面，嬌蘭、雪花秀、雅詩蘭黛、蘭蔻、資生堂等品牌價格稍微偏高一些。

3.10 各美容品牌分類詞雲

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