pandas案例之商品数据分析

文件名称： doc/chipo.csv
文件描述: 每列数据分别代表如下: 订单编号, 订单数量, 商品名称， 商品详细选择项， 商品总价格
需求1：
1). 从文件中读取所有的数据;
2). 获取数据中所有的商品名称；
3）. 跟据商品的价格进行排序， 降序，
将价格最高的20件产品信息写入mosthighPrice.xlsx文件中;

需求2：
1). 统计列[item_name]中每种商品出现的频率，绘制柱状图
(购买次数最多的商品排名-绘制前5条记录)
2). 根据列 [odrder_id] 分组，求出每个订单花费的总金额。
3). 根据每笔订单的总金额和其商品的总数量画出散点图。

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

需求1：

3). 跟据商品的价格进行排序， 降序，
将价格最高的20件产品信息写入mosthighPrice.xlsx文件中;
重新赋值；

goodsInfo.item_price = goodsInfo.item_price.str.strip('$').astype(np.float)
highPriceData = goodsInfo.sort_values('item_price', ascending=False)
print(highPriceData.head(5))
filename = '/tmp/mostHighPrice.xlsx'
highPriceData.to_excel(filename)
print("保存成功.......")

需求2：
1). 统计列[item_name]中每种商品出现的频率，绘制柱状图
(购买次数最多的商品排名-绘制前5条记录)

goodsInfo = pd.read_csv('doc/chipo.csv')
# new_info会统计每个商品名出现的次数;其中