數(shù)據(jù)庫中怎么批量處理分析數(shù)據(jù)

本篇內(nèi)容介紹了“數(shù)據(jù)庫中怎么批量處理分析數(shù)據(jù)”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

需求：有20個(gè)品牌共生產(chǎn)了127個(gè)類目的產(chǎn)品，篩選出近一年銷售額總額TOP5的品牌以及對(duì)應(yīng)的銷售額。

思路：先做第一個(gè)然后如法炮制將結(jié)果匯總即可。

數(shù)據(jù)信息如下：

加載數(shù)據(jù)：

接著，是要匯總不同品牌在這個(gè)細(xì)分行業(yè)下的銷售額，我們要匯總的是各品牌近一年（2018年9月-2019年8月）的銷售額，先看看日期是否正確：

每個(gè)品牌每個(gè)月份銷售額計(jì)算如下：

按照品牌分組計(jì)算銷售額總和前五的品牌：

這里有個(gè)細(xì)節(jié)，最終要匯總的是所有細(xì)分行業(yè)的銷售額top5，給所屬類別添加標(biāo)簽。

最終最終結(jié)果：

import time
start = time.time()result = pd.DataFrame()for name in os.listdir():df = pd.read_excel(name)df['銷售額']= df['訪客數(shù)']* df['轉(zhuǎn)化率']*df['客單價(jià)']df_sum = df.groupby('品牌',)['銷售額'].sum().reset_index()df_sum['類目'] = name.replace(".xlsx","")result = pd.concat([result,df_sum])final = result.groupby('品牌')['銷售額'].sum().reset_index().sort_values('銷售額',ascending=False)final.head()

看起來很奇怪的銷售額，是pandas自作主張把實(shí)際銷售額變成了 科學(xué)記數(shù)法 形式來展示，要還原數(shù)值，需要更改一下原始的設(shè)置：

“數(shù)據(jù)庫中怎么批量處理分析數(shù)據(jù)”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！