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Pandas+Pyecharts | 医院药品销售数据可视化

Python当打之年转载: 2023-08-10 14:43:561578浏览

本期我们通过分析某医院半年内的药品销售数据，看看医院那些药物购买者较多，那些天购药者较多等等，希望对小伙伴们有所帮助。

涉及到的库：

Pandas — 数据处理
Pyecharts — 数据可视化
collections — 数据统计

可视化部分：

Line — 折线图
Bar — 柱状图
Calendar— 日历图
stylecloud — 词云图

进入正题~~

1. 导入模块

import jieba
import stylecloud
import pandas as pd
from PIL import Image
from collections import Counter
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import Calendar
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.globals import ThemeType,SymbolType,ChartType

2. Pandas数据处理

2.1 读取数据

df = pd.read_excel("医院药品销售数据.xlsx")

结果：

2.2 数据大小

df.shape

(6578, 7)

一共有6578条药品购买数据。

2.3 查看索引、数据类型和内存信息

df.info()

部分列存在数据缺失。

2.4 统计空值数据

df.isnull().sum()

Pandas+Pyecharts | 医院药品销售数据可视化

2.5 输出空行

df[df.isnull().T.any()]

因为购药时间在后面的分析中会用到，所以我们将购药时间为空的行删除，社保卡号用"000"填充，社保卡号、商品编码为一串数字，应为str类型，销售数量应为int类型：

df1 = df.copy()
df1 = df1.dropna(subset=[&#39;购药时间&#39;])
df1[df1.isnull().T.any()]
df1[&#39;社保卡号&#39;].fillna(&#39;0000&#39;, inplace=True)
df1[&#39;社保卡号&#39;] = df1[&#39;社保卡号&#39;].astype(str)
df1[&#39;商品编码&#39;] = df1[&#39;商品编码&#39;].astype(str)
df1[&#39;销售数量&#39;] = df1[&#39;销售数量&#39;].astype(int)

2.6 销售数量,应收金额,实收金额三列的统计情况

df1[[&#39;销售数量&#39;,&#39;应收金额&#39;,&#39;实收金额&#39;]].describe()

数据中存在负值，显然不合理，我们将其转换为正值：

df2 = df1.copy()
df2[&#39;销售数量&#39;] = df2[&#39;销售数量&#39;].abs()
df2[&#39;应收金额&#39;] = df2[&#39;应收金额&#39;].abs()
df2[&#39;实收金额&#39;] = df2[&#39;实收金额&#39;].abs()

2.7 列拆分（购药时间列拆分为两列）

df3 = df2.copy()
df3[[&#39;购药日期&#39;, &#39;星期&#39;]] = df3[&#39;购药时间&#39;].str.split(&#39; &#39;, 2, expand = True)
df3 = df3[[&#39;购药日期&#39;, &#39;星期&#39;,&#39;社保卡号&#39;,&#39;商品编码&#39;, &#39;商品名称&#39;, &#39;销售数量&#39;, &#39;应收金额&#39;, &#39;实收金额&#39; ]]

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3. Pyecharts数据可视化

3.1 一周各天药品销量柱状图

代码：

color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,
    [{offset: 0, color: &#39;#FFFFFF&#39;}, {offset: 1, color: &#39;#ed1941&#39;}], false)"""

g1 = df3.groupby(&#39;星期&#39;).sum()
x_data = list(g1.index)
y_data = g1[&#39;销售数量&#39;].values.tolist()
b1 = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis(&#39;&#39;,y_data ,itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js)))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&#39;一周各天药品销量&#39;,pos_top=&#39;2%&#39;,pos_left = &#39;center&#39;),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量",name_location=&#39;middle&#39;,name_gap=50,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16)))

    )
b1.render_notebook()

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每天销量整理相差不大，周五、周六偏于购药高峰。

3.2 药品销量前十柱状图

代码：

color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,
    [{offset: 0, color: &#39;#FFFFFF&#39;}, {offset: 1, color: &#39;#08519c&#39;}], false)"""

g2 = df3.groupby(&#39;商品名称&#39;).sum().sort_values(by=&#39;销售数量&#39;, ascending=False)
x_data = list(g2.index)[:10]
y_data = g2[&#39;销售数量&#39;].values.tolist()[:10]
b2 = (
        Bar()
        .add_xaxis(x_data)
        .add_yaxis(&#39;&#39;,y_data ,itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js)))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&#39;药品销量前十&#39;,pos_top=&#39;2%&#39;,pos_left = &#39;center&#39;),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量",name_location=&#39;middle&#39;,name_gap=50,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16)))

    )
b2.render_notebook()