3.1 按“月份”分析销售数据

 

基础分析完成后，可能你马上想知道每个月的销售额是多少呢？接下来按照“时间”维度，以“月份”为单位，分析店铺的月份销售数据。分析“月份”，可能会关联到“payment_date”的数据。

 

大家知道，在Python基础的学习中，变量的数据类型非常重要，执行某个函数时都会和数据类型打交道。所以首先，我们先确定一下“payment_date”数据列的数据类型，代码如下：

join_data.dtypes

点击"运行"，执行效果如下图所示。

可以发现，使用 dtypes，可以将每个数据列的数据类型都显示出来。这次我们要处理的“payment_date”是 object 类型，需要转换成datetime类型。

 

代码如下：

join_data["payment_date"] = pd.to_datetime(join_data["payment_date"])
join_data["payment_month"] = join_data["payment_date"].dt.strftime("%Y%m")
join_data[["payment_date","payment_month"]].head()

解释一下代码：

 

第1行：使用 to_datetime 函数，将“payment_date”的