数据分析处理（二）

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我是靠谱客的博主内向哈密瓜，这篇文章主要介绍数据分析处理（二），现在分享给大家，希望可以做个参考。

取出前十下单id及数量

jupyter导包

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import pandas as pd  #导入pandas用于表格操作
import xlrd  #导入xlrd用于获取一个表格里多个sheet
from matplotlib import pyplot as plt#导入pyplot用于绘图

解决中文乱码问题

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#sans-serif就是无衬线字体，是一种通用字体族。
#常见的无衬线字体有 Trebuchet MS, Tahoma, Verdana, Arial, Helvetica, 中文的幼圆、隶书等等。
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体 SimHei为黑体

读取表格合并sheet（当知道sheet名时）

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table1=pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name='meal_order_detail1')
table2=pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name='meal_order_detail2')
table3=pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name='meal_order_detail3')
foodData=pd.concat([table1,table2,table3],axis=0,sort=False)
foodData

取出数据

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order_foods=foodData['order_id'].value_counts()  #求出所有菜品的名称及所对应的的数量
Y=order_foods.values[0:10]  #取出数量
X=order_foods.index[0:10]  #取出用户ID
Y1=Y.tolist()
print(Y1)
print(X)

结果：[36, 29, 27, 27, 27, 26, 25, 24, 24, 24]
Int64Index([398, 1295, 582, 465, 1078, 1311, 1033, 426, 777, 769]dtype=‘int64’)
准备饼绘图间距数据

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new_array = np.zeros((1,10)) #相当一个1*10的矩阵(array)类型,但是没有值,只有框架，数据个数必须与饼的个数相同,而且这里只能写10，
                                #不能写成（1,10）这样它会变为[[]]形式，我们只需要[]。
print(new_array)

结果：[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
添加间距参数数据

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new_array[0] = 0.1  #赋值给框架每个值于0.1
print(new_array)

结果：[[0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1]]
转类型

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explode=new_array.tolist()[0] #转成list。
print(explode)

结果：[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
展示

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plt.pie(Y1,labels=X,autopct='%.2f%%',shadow=False,explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]) 
        #Y1位置参数代表饼的成份，#labels为饼成份对象，shadow是阴影，True是有阴影,False是没有阴影，默认是False。explode是每个饼成分之间的间距
plt.show()

在这里插入图片描述