(一)案例一介绍

现在有一匹电商产品跟当日销量的数据,如下,总共有上万笔的数据,现在需要统计每个品牌当日的销售量,比如美宝莲今天总共卖出了多少的商品,另外需要统计每个品牌下面的每个子品类当日销售量(品类可分为口红、睫毛膏、粉底等),比如卡姿兰口红卖了多少、眉笔卖了多少

首先是要做出关键字码表,如下,这些是透过电商常用的产品称呼和观察发现的,需要对商品名称有一定的了解,比如欧莱雅的洁面膏其实就是洗面奶,

后面就是建立一个list,里面包含这些子品类,用这些关键字和品牌名称在商品列表逐一做匹配,比如商品里有“卡姿兰”又有“口红”的,再将符合的商品销售数量累加,输出至excel里,就可以完成统计,代码如下

import xlrd
import xlwt
readbook = xlrd.open_workbook(r'brand.xlsx')
sheet = readbook.sheet_by_index(0)
cols1=sheet.col_values(0)
cols2=sheet.col_values(1)
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('result')
#建立子品类清单
items = ['眉笔','口红','眉粉','眼线笔','睫毛膏','粉饼','唇彩','散粉','眼影','唇釉','腮红','BB霜','粉底液','卸妆水','隔离霜','面霜','香水']
k = -1
b = 0 #b是记录总数
for item in items:
a = 0 #a是某个子品类的数目
array = []
i = -1
k = k+1
for col in cols1:
i = i + 1
     if (item in col) and ('卡姿兰' in col): #商品名称里包含list里面的子品类和卡姿兰
array.append(i)
for n in array:
a = a+ cols2[n]
print(item)
print(a)
b = b+a
worksheet.write(k,0,item)
worksheet.write(k,1,a)
worksheet.write(k+1,0,'总数')
worksheet.write(k+1,1,b)
workbook.save('result.xls')

最后将输出的结果做图展示

(二)案例二介绍

在一个项目中我们需要对用户的终端机器进行统计,可是接口传回的数据如下图,同样是IPhone却有上万种写法,除了IPhone外,其他的安卓手机像是华为、OPPO、VIVO、小米等都有类似的情况,现在需要将这些分散的数据识别出,并加以统计

流程为:

1、用关键字对表内的内容进行查找,将包含关键字的行记录。

2、将包含关键字行第二列的数据进行加成,并且统计

3、输出到新的文档里

首先我们需要先制作一个关键字码表,如下图,我们将4大安卓机外的安卓机合计到安卓里面

接着,用xlrd读取excel,用码表内的关键字跟第一列的数据进行匹配,符合匹配的将第二列的数字加总,最后用xlwt输出到excel文件里,实现代码如下

import xlrd
import xlwt
readbook = xlrd.open_workbook(r'phone.xlsx')
sheet = readbook.sheet_by_index(0)
cols1=sheet.col_values(0)
cols2=sheet.col_values(1)
i = -1
a = 0 #记录数目
array = []
keywords = ['iphone', 'iPhone', '苹果', 'Iphone', 'iOS']
for col in cols1:
i = i + 1
for word in keywords: #匹配清单内的关键字
if word in col:
array.append(i)
for n in array:
a = a+ cols2[n]
print(a)
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('test')
worksheet.write(1,1,a)
workbook.save('phone1.xls')

最后用EXCEL作图,就可以完成用户数据统计

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    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #df = pd.read_excel('/Users/N ...

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