1.【43 Pandas+Pyecharts | 京东某商品销量数据分析可视化】
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【43 Pandas+Pyecharts | 京东某商品销量数据分析可视化】
大家好,今天我们将通过Python的源码意思Pandas和Pyecharts库,深入分析京东某商品的商品商品dsniff源码销量数据,以可视化形式呈现数据洞察。走势走势以下是分析一系列数据处理和可视化步骤: 1. 首先,我们导入必要的系统模块,开始数据加载,源码意思使用Pandas读取数据,商品商品了解数据的走势走势基本信息和描述。 2. 接下来,分析利用Pyecharts展示商品销量的系统地理分布,通过地图可视化销量(瓶)的源码意思乐鸿捕鱼源码分布情况。 3. 对每月的销量进行统计,观察季节性和趋势,同时分析男性与女性购买数量的占比。 4. 数据进一步细分,分析不同产品品种的销量情况,以及消费者年龄段的购买行为。 5. 男性和女性每月购买数量的复制其他网站源码对比分析,深入理解消费者行为差异。 6. 研究销量前的城市,揭示销售重点区域。 7. 利用词云展示评论关键词,洞察用户反馈和产品特性。 8. 通过销售额度的地区划分,了解各地区的华润产品溯源码消费力状况。 如果你对这些内容感兴趣,可以在以下链接找到在线运行的代码和全部数据:[在线运行地址](heywhale.com/home/colum...) 感谢阅读,如果你觉得有帮助,欢迎分享给更多朋友。想了解更多Python数据分析与可视化实践,可以关注公众号Python当打之年,这里还有更多系列文章供您参考:源码下载 | Python可视化系列
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可视化 | 各类热门数据可视化实例
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代码
class Program
{
//人民币面额
private static decimal[] moneyArr = new decimal[] { M, M, M, M, 5M, 2M, 1M, 0.5M, 0.2M, 0.1M, 0.M, 0.M, 0.M };
//存各种面额的人民币发放份数
private static int[] moneyCountList = null;
static void Main(string[] args)
{
decimal currentMoney = .M;
int[] moneyCount = Calculate(currentMoney);
Console.WriteLine("当前需找零金额:{ 0}¥", currentMoney);
for (int i = 0; i < moneyCount.Length; i++)
Console.WriteLine("面额{ 0}¥ 共 { 1} 张", moneyArr[i], moneyCount[i]);
Console.ReadLine();
}
/// <summary>
/// 计算发放金额数
/// </summary>
/// <param name="money"></param>
/// <returns></returns>
static int[] Calculate(decimal money)
{
moneyCountList = new int[] { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
int tmpMoney = NumHelper(money);
while (tmpMoney > 0)
{
for (int i = 0; i < moneyArr.Length; i++)
{
if (tmpMoney >= NumHelper(moneyArr[i]))
{
int result = tmpMoney / NumHelper(moneyArr[i]); //直接除,比一条一条减算的快
moneyCountList[i] = result;//对应的发送份数
tmpMoney = tmpMoney % NumHelper(moneyArr[i]); //余数
break;
}
}
}
return moneyCountList;
}
/// <summary>
/// 将金钱转换成整数处理
/// </summary>
/// <param name="money"></param>
/// <returns></returns>
static int NumHelper(decimal money)
{
return Convert.ToInt(money * );
}
}