【python】python淘宝交易数据分析可视化(源码+数据集)【独一无二】

简介: 【python】python淘宝交易数据分析可视化(源码+数据集)【独一无二】

一、功能设计

1.数据加载和预处理:

  • 从指定的 CSV 文件中加载淘宝订单数据。
  • 对数据进行列重命名和时间格式转换,以便后续处理和分析。

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2.统计分析:

  • 计算订单数量、退货订单数量、退货率、交易总金额、成交总金额、退款总金额和实际成交额等指标。


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3.可视化展示:

  • 生成买家地区分布的饼图,展示不同地区的订单数量占比情况。
  • 绘制订单支付时间的趋势图,展示每个时间段的订单数量变化情况。
  • 绘制销售额的走势图,展示每天销售额的变化趋势。


4.结果输出:

  • 将统计结果打印输出,包括订单数量、退货订单数量、退货率、交易总金额、成交总金额、退款总金额和实际成交额。


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二、设计思路

是用于分析淘宝订单数据的脚本。让我们一步步分析其实现思路:


1.导入库:首先导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 库,用于数据处理和绘图。


2.定义函数:

  • address_chart(df): 该函数用于生成买家地区的分布饼图。它首先对数据按照地址进行分组,统计每个地区的订单数量,然后利用 matplotlib 绘制饼图。


  • time_chart(df): 该函数用于生成订单支付时间的趋势图。它首先对时间进行处理,将支付时间转换为时间格式,然后按照半小时为间隔对订单进行分组统计,并绘制趋势图。


  • money_chart(df): 该函数用于生成销售额的走势图。它对订单创建时间进行处理,按照每天进行销售额统计,并绘制销售额的趋势图。


3.主函数 taobao_analysis(csv_path):


  • 读取 CSV 文件数据,使用 pd.read_csv() 方法读取数据,并对列进行重命名以方便处理。


  • 数据处理:将时间列转换为日期时间格式。


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  • 统计分析:统计订单数量、退货订单数量、退货率、交易总金额、成交总金额、退款总金额和实际成交额。


  • 调用绘图函数:根据需求调用了之前定义的绘图函数。

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  • 打印统计结果:将统计结果打印出来。

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4.主程序入口:在 if __name__ == '__main__': 中指定了 CSV 文件路径,并调用 taobao_analysis(csv_path) 函数进行数据分析。


总的来说,代码通过 pandas 对淘宝订单数据进行处理和分析,并利用 matplotlib 生成相应的可视化图表,最后输出统计结果。


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三、代码展示

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


def address_chart(df):
    # 代码略....
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    # 代码略....
    # 代码略....
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def time_chart(df):
    df1 = df.copy()
    df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.time
    df1['paytime'] = pd.to_datetime(df.paytime)
    # 代码略....
    # 代码略....
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    # 代码略....
    timedf_y = timedf1.values
    plt.xticks(rotation=60)
    plt.plot(timedf_x, timedf_y)
    plt.show()


def money_chart(df):
    # 代码略....
    # 代码略....
    # 代码略....
    # 代码略....
    # 代码略....
    # 代码略....

def taobao_analysis(csv_path):
    df = pd.DataFrame(pd.read_csv(csv_path))
     # 代码略....
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    # 代码略....
    # 代码略....
    refund_sum = df.refund.sum()
    # 实际成交额
    paymey = paid_sum - refund_sum

    # 买家地区饼图
    # address_chart(df)

    # 支付金额时间分布
    # time_chart(df)

    # 销售额走势
    money_chart(df)


    print('订单数量:', order_num)
    print('退货订单数量:', refund_num)
    print('退货率:{}%'.format(refund_rate))
    print('交易总金额:', amount_sum)
    print('成交总金额:', paid_sum)
    print('退款总金额:', refund_sum)
    print('实际成交额:', paymey)


if __name__ == '__main__':
    csv_path = r'./data/tmall_order_report.csv'
    taobao_analysis(csv_path)


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