Pandas透视表及应用（一）

Pandas 透视表概述

数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。

之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。

Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数

• pandas.pivot_table
• pandas.DataFrame.pivot_table
• pandas.pivot_table 比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同

pivot_table参数中最重要的四个参数 values,index,columns,aggfunc，下面通过案例介绍pivot_tabe的使用

零售会员数据分析案例

业务背景介绍

某女鞋连锁零售企业，当前业务以线下门店为主，线上销售为辅，通过对会员的注册数据以及的分析，监控会员运营情况，为后续会员运营提供决策依据。

会员等级说明：

1. 白银: 注册(0)

2. 黄金: 下单(1~3888)

3. 铂金: 3888~6888

4. 钻石: 6888以上

案例中用到的数据：

1. 会员信息查询.xlsx

2. 会员消费报表.xlsx

3. 门店信息表.xlsx

4. 全国销售订单数量表.xlsx

每月存量，增量是最基本的指标，通过会员数量考察会员运营情况

# 加载数据
import pandas as pd
custom_info=pd.read_excel('data/会员信息查询.xlsx')
custom_info.info()
# 会员信息查询
custom_info.head()

需要按月统计注册的会员数量

# 给 会员信息表 添加年月列
from datetime import datetime
custom_info.loc[:,'注册年月'] = custom_info['注册时间'].apply(lambda x : x.strftime('%Y-%m'))
custom_info[['会员卡号','会员等级','会员来源','注册时间','注册年月']].head()
 

month_count = custom_info.groupby('注册年月')[['会员卡号']].count()
month_count.columns = ['月增量']
month_count.head()

用数据透视表实现相同功能：dataframe.pivot_table()

• index：行索引，传入原始数据的列名
• columns：列索引，传入原始数据的列名
• values: 要做聚合操作的列名
• aggfunc：聚合函数

custom_info.pivot_table(index = '注册年月',values = '会员卡号',aggfunc = 'count’)

计算存量 cumsum 对某一列 做累积求和 1 1+2 1+2+3 1+2+3+4 ...

#通过cumsum 对月增量做累积求和
month_count.loc[:,'存量'] = month_count['月增量'].cumsum()
month_count

可视化，需要去除第一个月数据

第一个月数据是之前所有会员数量的累积（数据质量问题）

由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量

通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数

分组之后得到的是multiIndex类型的索引，将multiIndex索引变成普通索引

custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().reset_index()
# 使得结果更美观

或使用unsatck:

custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().unstack()

使用透视表可以实现相同效果：

增量等级占比分析，查看增量会员的整体情况

Pandas透视表及应用（二）+https://developer.aliyun.com/article/1543896?spm=a2c6h.13148508.setting.14.1fa24f0exT0YLK