Python综合数据分析_根据订单求RFM值

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0.导入数据

import pandas as pd #导入Pandas
df_sales = pd.read_csv('订单.csv') #载入数据
df_sales.head() #显示头几行数据 

1.数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt #导入Matplotlib的pyplot模块
#构建月度的订单数的DataFrame
df_sales['消费日期'] = pd.to_datetime(df_sales['消费日期']) #转化日期格式
df_orders_monthly = df_sales.set_index('消费日期')['订单号'].resample('M').nunique()
#设定绘图的画布
ax = pd.DataFrame(df_orders_monthly.values).plot(grid=True,figsize=(12,6),legend=False)
ax.set_xlabel('月份') # X轴label
ax.set_ylabel('订单数') # Y轴Label
ax.set_title('月度订单数') # 图题
#设定X轴月份显示格式
plt.xticks(
    range(len(df_orders_monthly.index)), 
    [x.strftime('%Y.%m') for x in df_orders_monthly.index], 
    rotation=45)
plt.show() # 绘图

2.数据清洗

df_sales = df_sales.drop_duplicates() #删除重复的数据行

df_sales.isna().sum() # NaN出现的次数

df_sales.describe() #df_sales的统计信息

df_sales = df_sales.loc[df_sales['数量'] > 0] #清洗掉数量小于等于0的数据

df_sales.describe() #df_sales的统计信息

3.特征工程

df_sales['总价'] = df_sales['数量'] * df_sales['单价'] #计算每单的总价
df_sales.head() #显示头几行数据

4.构建User用户表

df_user = pd.DataFrame(df_sales['用户码'].unique()) #生成以用户码为主键的结构df_user
df_user.columns = ['用户码'] #设定字段名
df_user = df_user.sort_values(by='用户码',ascending=True).reset_index(drop=True) #按用户码排序
df_user #显示df_user

5.求R值

df_sales['消费日期'] = pd.to_datetime(df_sales['消费日期']) #转化日期格式
df_recent_buy = df_sales.groupby('用户码').消费日期.max().reset_index() #构建消费日期信息
df_recent_buy.columns = ['用户码','最近日期'] #设定字段名
df_recent_buy['R值'] = (df_recent_buy['最近日期'].max() - df_recent_buy['最近日期']).dt.days #计算最新日期与上次消费日期的天数
df_user = pd.merge(df_user, df_recent_buy[['用户码','R值']], on='用户码') #把上次消费距最新日期的天数（R值）合并至df_user结构
df_user.head() #显示df_user头几行数据

6.求F值

df_frequency = df_sales.groupby('用户码').消费日期.count().reset_index() #计算每个用户消费次数，构建df_frequency对象
df_frequency.columns = ['用户码','F值'] #设定字段名称
df_user = pd.merge(df_user, df_frequency, on='用户码') #把消费频率整合至df_user结构
df_user.head() #显示头几行数据

7.求M值

df_revenue = df_sales.groupby('用户码').总价.sum().reset_index() #根据消费总额，构建df_revenue对象
df_revenue.columns = ['用户码','M值'] #设定字段名称
df_user = pd.merge(df_user, df_revenue, on='用户码') #把消费金额整合至df_user结构
df_user.head() #显示头几行数据

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参考资料：极客时间