数据分析——快递电商

发布时间:2024年01月06日

一、任务目标

1、任务

总体目的——对账

本项目解决同时使用多个快递发货,部分隔离区域出现不同程度涨价等情形下,如何快速准确核对账单的问题。

1、在订单表中新增一列【运费差异核对】来表示订单运费实际有多少差异,结果为数值。

2、将整个核对过程包装为一个OrderCheck类,方便后续直接调用它进行数据核对。

二、数据形式

1、图像呈现

账单形式

邮寄费(不同公司)

2、文字描述

一个excel文件中有四个表,第一张是账单形式,后面是不同公司的计费方式

每个公司的信息不同(如送达地址的描述、包裹重量单位等),需要统一

三、分析步骤

1、导入数据

3.1.1存在问题

问题一:

由于原数据表中有空格,或最后有总计、数据源等不规则信息导致的,需要进行处理

问题二:

用describe()查看数值信息,发现只有邮资是纯数值,则需要对其他属性的数据进行数值转换

本数据源中,理应只有包裹重量和实际邮资是数值

但由于包裹重量的最后一行是单位(整个表最后的统计部分),不能被统计为数值

3.1.2解决方案

1、处理空行和空值

思路1:用loc定位删除空行

缺点:若新加入表,则行索引会改变,定位也就改变了

思路2:删除重复值

因为有三行空值,可先删除重复的空行

缺点:前面有数据的部分也许也会有重复值,容易导致数据缺失

思路3:统计每一行空值,判断需要删除的行

2、数据类型转换

3.1.3

语法扩展

2、数据处理

3.2.1计算运费

方法一:for循环算每一行

分析:根据地区、快递公司、重量计算运费

问题1:地区不统一

每个表的“地区”描述形式不一样

处理1:

1、读入所有表

2、统一各个表的名称

一张表:

reaname(,inplace=True)

多张表:

问题2:内容不统一

每个表省份的内容不一样

处理2:

问题3:单位不统一

每个表首重续重的写法不同,需要统一

处理3:?

问题4:时间是object型,而非数值型

不能直接用于时间的比较和计算,需要转换

处理4:

进一步分析

1、取出所需数据

?

2、计算每一行的运费

一个小问题,关于money的取值

?

?

?

?

方法二:apply()算某一行

暂未开发

3、数据分析

3.3.1将计算结果放入一个列表

3.3.2将所需数据加入表中

4、封装类

5、运行检查得结论?

1、调用

2、检查是否成功

3、数据异常

?

4、 核对后的数据

5、 存在差异的数据

四、总体代码

import pandas as pd 
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
datas = pd.read_excel('./data_check_transport_fee.xlsx', sheet_name=None)
datas.keys()


# 各个表的名称处理
for k in datas.keys():
    datas[k].columns = ['省份' if '省' in i or '地' in i else i for i in datas[k].columns]


# 各个表的省份名称处理 广东省---->广东 
for k in datas.keys():
    datas[k]['省份'] = datas[k]['省份'].str[:2]


#把每张表拿出来
data = datas['账单明细']
st = datas['申通报价']
sf = datas['顺丰报价']
db = datas['德邦报价']


# 空行处理
data = data[data.isna().sum(axis=1)<5]
data.shap


# 筛选有缺失的数据
ind = data.isna().sum(axis=1)>0
data[ind ]


# 包裹在重量转为数值
data['包裹重量'] = data['包裹重量'].astype(float)


# 修改首重续重列名称
st.rename(columns={'首重(1KG)':'首重', '续重(/KG)':'续重'}, inplace=True)
sf.rename(columns={'首重(1kg)':'首重', '续重(1kg)':'续重'}, inplace=True)


# 修改时间格式
data['发货时间'] = pd.to_datetime(data['发货时间'] )


money_list = []
for province,area,ways,weight,times in data[['省份', '区市', '物流方式','包裹重量','发货时间']].values:
    weight = weight/1000 # 重量单位转换
    if ways=='申通快递':
        if weight<=1: # 首重
            money = st.loc[st['省份']==province, '首重']
        else: # 续重
            money = st.loc[st['省份']==province, '首重']+(weight-1)*st.loc[st['省份']==province, '续重']
        if times>pd.to_datetime('2020-03-31') and area=='武汉市':
            money += 0.5
    elif ways=='德邦快递':
        if weight<=1:
            money = db.loc[db['省份']==province, '1公斤']
        elif 1<weight<=2:
            money = db.loc[db['省份']==province, '2公斤']
        elif 2<weight<=3:
            money = db.loc[db['省份']==province, '3公斤']
        elif 3<weight<=4:
            money = db.loc[db['省份']==province, '4公斤']
        elif 4<weight<=5:
            money = db.loc[db['省份']==province, '5公斤']
        else: 
            money = db.loc[db['省份']==province, '5公斤'] + (weight-5)*db.loc[db['省份']==province, '5公斤以上续']
        
    elif ways=='顺丰寄付':
        if weight<=1: # 首重
            money = sf.loc[sf['省份']==province, '首重']
        else: # 续重
            money = sf.loc[sf['省份']==province, '首重']+(weight-1)*sf.loc[sf['省份']==province, '续重']
    else: # 顺丰到付
        money = pd.Series(0)
    try:
        money_list.append(money.values[0])
    except:
        money_list.append(-999)


#把数据加入表中
data['运费差异核对'] = money_list
data['差异'] = data['实际邮资'] - data['运费差异核对']


#定义类和函数
# 定义一OrderCheck, 返回异常数据、核对异常的数据、核对正常数据
class OrderCheck():
    def __init__(self, root):
        self.root = root
        self.data, self.st, self.sf, self.db = self.prepare_data()
        
    def prepare_data(self,):
        datas = pd.read_excel(self.root, sheet_name=None)
        ## 各个表的名称处理
        for k in datas.keys():
            datas[k].columns = ['省份' if '省' in i or '地' in i else i for i in datas[k].columns]
        ## 各个表的省份名称处理 广西壮族自治区-->广西 
        for k in datas.keys():
            datas[k]['省份'] = datas[k]['省份'].str[:2]
        data = datas['账单明细']
        st = datas['申通报价']
        sf = datas['顺丰报价']
        db = datas['德邦报价']
        ## 空行处理
        data = data[data.isna().sum(axis=1)<5]
        ## 包裹在重量转为数值
        data['包裹重量'] = data['包裹重量'].astype(float)
        ## 修改首重续重列名称
        st.rename(columns={'首重(1KG)':'首重', '续重(/KG)':'续重'}, inplace=True)
        sf.rename(columns={'首重(1kg)':'首重', '续重(1kg)':'续重'}, inplace=True)
        # 修改时间格式
        data['发货时间'] = pd.to_datetime(data['发货时间'] )
        return data,st,sf,db
    
    def get_bad_data(self): # 返回异常数据
        # 筛选有缺失的数据
        ind = self.data.isna().sum(axis=1)>0
        return self.data[ind]
        
    def check(self):
        data, st, sf, db = self.prepare_data()
        money_list = []
        for province,area,ways,weight,times in data[['省份', '区市', '物流方式','包裹重量','发货时间']].values:
            weight = weight/1000 # 重量单位转换
            if ways=='申通快递':
                if weight<=1: # 首重
                    money = st.loc[st['省份']==province, '首重']
                else: # 续重
                    money = st.loc[st['省份']==province, '首重']+(weight-1)*st.loc[st['省份']==province, '续重']
                if times>pd.to_datetime('2020-03-31') and area=='武汉市':
                    money += 0.5
            elif ways=='德邦快递':
                if weight<=1:
                    money = db.loc[db['省份']==province, '1公斤']
                elif 1<weight<=2:
                    money = db.loc[db['省份']==province, '2公斤']
                elif 2<weight<=3:
                    money = db.loc[db['省份']==province, '3公斤']
                elif 3<weight<=4:
                    money = db.loc[db['省份']==province, '4公斤']
                elif 4<weight<=5:
                    money = db.loc[db['省份']==province, '5公斤']
                else: 
                    money = db.loc[db['省份']==province, '5公斤'] + (weight-5)*db.loc[db['省份']==province, '5公斤以上续']

            elif ways=='顺丰寄付':
                if weight<=1: # 首重
                    money = sf.loc[sf['省份']==province, '首重']
                else: # 续重
                    money = sf.loc[sf['省份']==province, '首重']+(weight-1)*sf.loc[sf['省份']==province, '续重']
            else: # 顺丰到付
                money = pd.Series(0)
            try:
                money_list.append(money.values[0])
            except:
                money_list.append(-999)
        data['运费差异核对'] = money_list
        data['差异'] = data['实际邮资'] - data['运费差异核对']
        return data 



#调用一下
che = OrderCheck('./data_check_transport_fee.xlsx')

#检查路径和是否成功
che.root 
che.st

#查看异常数据
che.get_bad_data()

#查看核对数据
check_data = che.check()

#查看差异存在的数据
check_data[check_data['差异']==0]

五、总结

5.1难点总结

1、异常值处理

询问业务、手动填补、try

2、名称、内容、单位、数值类型的统一

3、重量计算

用定位实现,要注意取不到最后一行的需要+1

4、类的书写和函数定义

取值需要多尝试,要清楚的判断数值类型,输出类型,用value或多套data,或者分开取

5.2方案总结

5.2.1思维总结

1、对于订单、账单等含有多种数值、涉及计算的数据源,需要多次用info()查看数据类型,确保类型为纯数值,方便后续处理

2、拿到数据源后,要根据目标or要得到的分析结果,判断表中的有效信息数据为哪些,并取出来

3、找表之间的关系时,想到表连接,或内容匹配(如:河北省与河北,都有河北二字,就取相同值)

5.2.2方法总结

1、数值转换

2、空值处理

isna()

3、将数据加入列表再加入表

4、数值获取

········太多了都在上面了

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_54147492/article/details/135385360
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