現(xiàn)在直播帶貨太火了，宋宋最近也在小紅書上敗家了好幾單，身為程序員的宋宋有點(diǎn)不甘心。拿到了一份小紅書直播帶貨榜數(shù)據(jù)分析下，看一看小紅書的賣貨實(shí)力和用戶分析？本案例主要針對DataFrame的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和排序知識點(diǎn)的講解。

　　### 數(shù)據(jù)展示與清洗

　　首先了解下我們即將使用的數(shù)據(jù)book.csv(獲取數(shù)據(jù)文末可以網(wǎng)盤下載):

　　```python

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　import random

　　from matplotlib import pyplot as plt

　　from pyecharts.charts import Boxplot

　　df= pd.read_csv("book.csv")

　　df.info()

　　```

　　結(jié)果：　　

　　數(shù)據(jù)內(nèi)容如下：　　

　　其中每列表示如下：

　　> 數(shù)據(jù)說明 這是一個(gè)關(guān)于用戶在小紅書購買金額的數(shù)據(jù)集， 共有29452條數(shù)據(jù)， 7個(gè)變量。

　　>

　　> (1) revenue 用戶下單的購買金額

　　>

　　> (2) 3rd_party_stores 用戶過往在app中從第三方購買的數(shù)量，為0則代表只在自營商品中購買

　　>

　　> (3) Gender 性別 1：男 ，0：女 ，未知?jiǎng)t空缺

　　>

　　> (4) Engaged_last_30 最近30天在app上有參與重點(diǎn)活動(dòng)(0:討論，1:賣家秀的活動(dòng))

　　>

　　> (5) Lifecycle 生命周期分為A,B,C (分別對應(yīng)注冊A：6個(gè)月內(nèi)，B：1年內(nèi)，C：2年內(nèi))

　　>

　　> (6) days_since_last_order 最近一次下單距今的天數(shù) (小于1則代表當(dāng)天有下單)

　　>

　　> (7)previous_order_amount 以往累積的用戶購買金額

　　大家都知道我們在分析數(shù)據(jù)前都會判斷下，是否存在空缺值，重復(fù)值、異常值等，即進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗。

　　```python

　　df.isnull().any()

　　```　　

　　```

　　df.duplicated().any()

　　```

　　結(jié)果是：

　　> True

　　說明存在空缺值和重復(fù)值，于是我們要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

　　```python

　　# 去除重復(fù)數(shù)值和缺失數(shù)值

　　df.drop_duplicates(inplace=True)

　　df.reset_index(drop=True,inplace=True)

　　df.replace('nan',np.nan,inplace=True)

　　#把性別、年齡、用戶過往中為nan的數(shù)值分別用隨機(jī)、平均值、隨機(jī)替代

　　df.fillna(value={"gender":random.choice([1.0,0.0]),"age":round(df["age"].mean(),0),"engaged_last_30":random.choice([1.0,0.0])},inplace=True)

　　df.head()

　　```

　　結(jié)果：　　

　　我們可以發(fā)現(xiàn)個(gè)別數(shù)據(jù)的列名比較長，所以我們需要簡化部分columns的命名使用rename方法，這樣方便我們后續(xù)的使用

　　```python

　　df=df.rename(columns={

　　"engaged_last_30": "engage",

　　df.keys()[5]: "last_order",

　　"previous_order_amount":"accumulation",

　　"3rd_party_stores":"3rd"})

　　```

　　結(jié)果：　　

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