df = pd.read_excel('双十一淘宝美妆数据.xlsx',sheetname=0,header=0,index_col=0) print('初始表格:') print(df.head()) print('---') df_length = len(df) df_columns = df.columns.tolist() print(df_columns) df.fillna(0,inplace = True) #填充缺失值df['date'] = df.index.day #...
此处两列的众数均为0,且由标签数据含义可知销售量和评论数有可能存在为0的情况,因此使用0来填充缺失值 data = data.fillna(0) data.isnull().sum() 输出结果: update_time 0 id 0 title 0 price 0 sale_count 0 comment_count 0 店名 0 dtype: int64 提取表格中有用信息并新增为列 对商品标题进行分词...
所以进一步分析,各个店铺的男性专用商品的销量。 男士专用护肤品的销售量前三名分别是:妮维雅,欧莱雅,相宜本草。所有男士商品主要销量来自于护肤品。对于其他类这里暂时不进行分析,因为其产生大概率是basic_data也就是我们的分类集不完善导致的。 不难看出,欧莱雅和妮维雅占据了男性专用商品的绝大部分市场,不管是销量还是...
淘宝美妆数据分析数据集是一份包含了双十一淘宝美妆销售数据的综合性数据集。它涵盖了各个品牌的销售情况、产品的销量和评价、消费者的购买习惯以及其他有关淘宝美妆的数据。这个数据集的目的是为了揭示双十一淘宝美妆市场的真相,帮助品牌商和营销人员做出更明智的决策。 双十一淘宝美妆市场趋势 通过淘宝美妆数据分析数据...
1.数据的内容与数据特征分析 update_time 统计时间 id 产品编号 title 产品名称 price 交易价格 sale_count 销量 comment_count 评论数量 2.数据分析的课程设计方案概述 (1)实现思路 通过分析网上淘宝爬来数据进行数据分析。 (2)技术难点 要分析大量数据寻找可靠真是数据。
双十一淘宝美妆数据分析 双十一淘宝美妆数据.csv dict.txt 双十一淘宝美妆数据.csv 3.3 MB 文件内容 数据概览 文本编码:UTF-8 行数:27598 列数:7 update_timeidtitlepricesale_countcomment_count店名 2016/11/14 A18164178225 CHANDO/自然堂 雪域精粹纯粹滋润霜50g 补水保湿 滋润水润面霜 139 26719 2704 自然堂 ...
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获取了2016年11月5日-11月14日共27600条的淘宝美妆销售数据,具体数据情况如下所示: 下面用对这些数据展开比较简单的数据分析。 1、产品针对的人群初步分析 通过对产品标题分词后得到所有产品中男士专业的数量为2179款产品,女士用的产品数量为25333款产品,女士产品占绝大数量。 2、产品数量、销量、销售额、单价分析...
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