1、数据清洗、整合

源数据

查看数据,数据清洗

# 查看数据,数据清洗

import os
os.chdir('C:/Users/Hjx/Desktop/项目09中国姓氏排行研究/')
# 创建工作路径

df01 = pd.read_csv('data01.csv',encoding = 'utf-8')
df02 = pd.read_csv('data02.csv',encoding = 'utf-8')
df_city = pd.read_excel('中国行政代码对照表.xlsx')
# 读取数据

df = pd.concat([df01,df02])
df = pd.merge

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已知数据

id(唯一) tittle price 根据时间和价格的差异可以分析出打折情况 品牌名 日期（10天内的数据） 通过日的维度来分析数据 同一件商品 可能很多天都在销售 同一个商品 根据销售时间维度 可以划分出他的销售节奏

1.每个品牌有多少商品参与了双十一？

商品总数、品牌总数，双十一当天参与活动的商品总数?

双十一当天在售的商品占比情况
            按照商品销售节奏分类，我们可以将商品分为7类

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步骤

准备

打开spyder
        准备数据

查看数据
        分析需求

分析程序

导入模块

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 

from bokeh.plotting import figure,show,output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource

加载数据

# 加载数据


import os
os

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