python数据分析小案例：天猫订单数据综合分析

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本数据集共收集了发生在一个月内的28010条数据，包含以下：

7个字段说明

1. 订单编号：订单编号

2. 总金额：订单总金额

3. 买家实际支付金额：总金额 - 退款金额（在已付款的情况下）。金额为0（在未付款的情况下）

4. 收货地址：各个省份

5. 订单创建时间：下单时间

6. 订单付款时间：付款时间

7. 退款金额：付款后申请退款的金额。如无付过款，退款金额为0

分析目的

1. 订单每个环节的转化转化率

2. 订单成交的时间（按天）趋势(按实际成交）

3. 订单数在地图上的分布

订单读取及处理

读取数据

import pandas as pd
df = pd.read_csv('tmall_order_report.csv',encoding='gbk')
df.head()

处理数据

df.columns

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'''
# 将字段名称中空格去掉，规范字段名称
df = df.rename( columns = {
   
   '收货地址 ':'收货地址','订单付款时间 ':'订单付款时间'} )
df.columns

df.info()

重复值

df.duplicated().sum()

缺失值

df.isnull().sum()
# 订单付款时间 有2923个缺失值，属于正常现象，说明这些单位付过款，无需处理

订单转化率-漏斗图

计算每个环节的数据

• 将得到如下的数据：

  [[‘总订单数’, ‘28010’],

  [‘付款订单数’, ‘24087’],

  [‘到款订单数’, ‘18955’],

  [‘全额到款订单数’, ‘18441’]]

  买家实际支付金额：总金额 - 退款金额（在已付款的情况下）。金额为0（在未付款的情况下）

  退款金额：付款后申请退款的金额。如无付过款，退款金额为0

订单总笔数

dict_convs = dict()

key = '总订单数'
dict_convs[key] = len(df)
len(df)

付过款的订单数

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'''
key = '付款订单数'

# 付款时间不为空的，表示付过款
df_payed = df[df['订单付款时间'].notnull(