两个学习道具：
1）这个网页可以调用全球最大的搜索引擎（长按此处可以复制）：
事先准备：
在notebook中想要导入Excel文件，要先安装一个读取Excel文件的包：xlrd
安装步骤：
1>现在conda中进入当前文件所在的Python环境，例如
activate py3
2>然后使用命令安装
conda install xlrd
1.提出问题：
2.理解数据：
2.1读取文件：
#读取Ecxcel数据，统一先按照字符串读入，之后转换
fileNameStr=’./朝阳医院2018年销售数据.xlsx’
xls = pd.ExcelFile(fileNameStr, dtype=’object’)
salesDf = xls.parse(‘Sheet1′,dtype=’object’)
#打印出前5行，以确保数据运行正常
salesDf.head()
#有多少行，多少列
salesDf.shape
#查看每一列的数据类型
salesDf.dtypes
3.数据清洗
数据清洗的步骤
3.1选择子集（loc）
选出我们需要的列；
3.2列重命名（rename()）
# 先定义一个新旧列名的对应关系
colNameDict = {‘购药时间’:’销售时间’}
# 然后使用rename功能修改列名
salesDf.rename(columns = colNameDict,inplace=True)
3.3缺失值处理（dropna）
3.缺失数据处理
python缺失值有3种：
1）Python内置的None值
2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
后面出来数据，如果遇到错误：说什么foloat错误，那就是有缺失值，需要处理掉
所以，缺失值有3种：None，NA，NaN
直接删除缺失值
3.4基本数据类型的转化（astype）
#字符串转换为数值（浮点型）
salesDf[‘销售数量’] = salesDf[‘销售数量’].astype(‘float’)
salesDf[‘应收金额’] = salesDf[‘应收金额’].astype(‘float’)
salesDf[‘实收金额’] = salesDf[‘实收金额’].astype(‘float’)
print(‘转换后的数据类型： ‘,salesDf.dtypes)
”’运行后，会报警告SettingWithCopyWarning一般信息有两列，一类是Warning警告信息，一类是Error错误信息。警告的信息不用管，我们只关注错误类型的信息”’
3.4.1 字符串分割（split()）
3.4.2分割一列数据
先定义一个函数
”’定义函数：分割销售日期，获取销售日期输入：timeColSer 销售时间这一列，是个Series数据类型输出：分割后的时间，返回也是个Series数据类型”’
def splitSaletime(timeColSer):
timeList=[]
for value in timeColSer:
#例如2018-01-01 星期五，分割后为：2018-01-01
dateStr=value.split(‘ ‘)[0]
timeList.append(dateStr)
#将列表转行为一维数据Series类型
timeSer=pd.Series(timeList)
return timeSer
#获取”销售时间”这一列
timeSer=salesDf.loc[:,’销售时间’]
#对字符串进行分割，获取销售日期
dateSer=splitSaletime(timeSer)
#查看拆分的情况
dateSer[0:3]
#修改销售时间这一列的值
salesDf.loc[:,’销售时间’]=dateSer
#查看结果
salesDf.head()
3.4.3字符串转换成日期格式（to_datetime()）
”’数据类型转换:字符串转换为日期”’
#errors=’coerce’ 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值NaT
#format 是你原始数据中日期的格式
salesDf.loc[:,’销售时间’]=pd.to_datetime(salesDf.loc[:,’销售时间’],
format=’%Y-%m-%d’,
errors=’coerce’)
”’转换日期过程中不符合日期格式的数值会被转换为空值，这里删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行”’
salesDf=salesDf.dropna(subset=[‘销售时间’,’社保卡号’],how=’any’)
3.5排序（sortvalues，reset_index）
排序后，使用index对索引重命名
”’
by：按哪几列排序
ascending=True 表示升序排列，
ascending=True表示降序排列
na_position=True表示排序的时候，把空值放到前列，这样可以比较清晰的看到哪些地方有空值
官网文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sort_values.html
”’
#按销售日期进行升序排列
salesDf=salesDf.sort_values(by=’销售时间’,
ascending=True,
na_position=’first’)
print(‘排序后的数据集’)
salesDf.head(3)
#重命名行名（index）：排序后的列索引值是之前的行号，需要修改成从0到N按顺序的索引值
salesDf=salesDf.reset_index(drop=True)
salesDf.head()
3.6异常值处理
先使用describe()方法看看描述统计分析
#描述指标：查看出”销售数量”值不能小于0
salesDf.describe()
#删除异常值：通过条件判断筛选出数据
#查询条件
querySer = salesDf.loc[:,’销售数量’] > 0
#应用查询条件
print(‘删除异常值之前:’,salesDf.shape)
salesDf = salesDf.loc[querySer,:]
print(‘删除异常值之后：’,salesDf.shape)
OUT :
删除异常值之前: (6549, 7)
删除异常值之后： (6506, 7)
4.构建模型
回到最初的四个问题
4.1月均消费次数
为了减少干扰，同一天内同一顾客多次消费，只取一次；
所以需要使用去重的方法（drop_duplicates()）
”’
总消费次数：同一天内，同一个人发生的所有消费算作一次消费
#根据列名（销售时间，社区卡号），如果这两个列值同时相同，只保留1条，将重复的数据删除
”’
kpi1_Df=salesDf.drop_duplicates(
subset=[‘销售时间’, ‘社保卡号’]
)
#总消费次数：有多少行
totalI=kpi1_Df.shape[0]
print(‘总消费次数=’,totalI)
”’
计算月份数：时间范围
”’
#第1步：按销售时间升序排序
kpil_Df = kpil_Df.sort_values(by = ‘销售时间’,ascending = True)
#重命名行名(index)
kpil_Df = kpil_Df.reset_index(drop = True)
#第2步：获取时间范围
#最小时间值
startTime=kpi1_Df.loc[0,’销售时间’]
#最大时间值
endTime=kpi1_Df.loc[totalI-1,’销售时间’]
#第3步：计算月份数
#天数
daysI=(endTime-startTime).days
#月份数: 运算符”//”表示取整除
#返回商的整数部分，例如9//2 输出结果是4
monthsI=daysI//30
print(‘月份数：’,monthsI)
#业务指标1：月均消费次数=总消费次数 / 月份数
kpi1_I=totalI // monthsI
print(‘业务指标1：月均消费次数=’,kpi1_I)
4.2月均消费金额
月均消费金额=总消费金额/月份数
#总消费金额
totalMoneyF=salesDf.loc[:,’实收金额’].sum()
#月均消费金额
monthMoneyF=totalMoneyF / monthsI
print(‘业务指标2：月均消费金额=’,monthMoneyF)
4.3客单价
客单价（per customer transaction）是指商场（超市）每一个顾客平均购买商品的金额，客单价也即是平均交易金额。
客单价=总消费金额 / 总消费次数
”’
totalMoneyF：总消费金额
totalI：总消费次数
”’
pct=totalMoneyF / totalI
print(‘客单价：’,pct)
4.4消费趋势（可视化）
未完待续…….