# 使用透视表与交叉表查看业绩汇总数据
import pandas as pd
import numpy as np
import copy
# 设置列对齐
pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True)
pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True)
dataframe = pd.read_excel(r'C:UserslenovoDesktop总结Python超市营业额.xlsx')
# 对姓名和日期进行分组,并进行求和
dff = dataframe.groupby(by = ['姓名','日期'],as_index = False).sum()
'''
姓名 日期 工号 交易额
0 周七 20190301 1005 600
1 周七 20190302 1005 580
2 张三 20190301 1001 2000
3 张三 20190302 2002 1900
4 张三 20190303 1001 1300
5 李四 20190301 1002 1800
6 李四 20190302 2004 2180
7 王五 20190301 1003 800
8 王五 20190302 2006 1830
9 赵六 20190301 1004 1100
10 赵六 20190302 1004 1050
11 钱八 20190301 2012 1550
12 钱八 20190302 1006 720
'''
# 将 dff 的索引，列 设置成透视表形式
dff = dff.pivot(index = '姓名',columns = '日期',values = '交易额')
'''
日期 20190301 20190302 20190303
姓名
周七 600.0 580.0 NaN
张三 2000.0 1900.0 1300.0
李四 1800.0 2180.0 NaN
王五 800.0 1830.0 NaN
赵六 1100.0 1050.0 NaN
钱八 1550.0 720.0 NaN
'''
# 查看前一天的数据
dff.iloc[:,:1]
'''
日期 20190301
姓名
周七 600.0
张三 2000.0
李四 1800.0
王五 800.0
赵六 1100.0
钱八 1550.0
'''
# 交易总额小于 4000 的人的前三天业绩
dff[dff.sum(axis = 1) < 4000].iloc[:,:3]
'''
日期 20190301 20190302 20190303
姓名
周七 600.0 580.0 NaN
李四 1800.0 2180.0 NaN
王五 800.0 1830.0 NaN
赵六 1100.0 1050.0 NaN
钱八 1550.0 720.0 NaN
'''
# 工资总额大于 2900 元的员工的姓名
dff[dff.sum(axis = 1) > 2900].index.values
# array(['张三', '李四'], dtype=object)
# 显示前两天每一天的交易总额以及每个人的交易金额
dataframe.pivot_table(values = '交易额',index = '姓名',
columns = '日期',aggfunc = 'sum',margins = True).iloc[:,:2]
'''
日期 20190301 20190302
姓名
周七 600.0 580.0
张三 2000.0 1900.0
李四 1800.0 2180.0
王五 800.0 1830.0
赵六 1100.0 1050.0
钱八 1550.0 720.0
All 7850.0 8260.0
'''
# 显示每个人在每个柜台的交易总额
dff = dataframe.groupby(by = ['姓名','柜台'],as_index = False).sum()
dff.pivot(index = '姓名',columns = '柜台',values = '交易额')
'''
柜台 化妆品 日用品 蔬菜水果 食品
姓名
周七 NaN 1180.0 NaN NaN
张三 4600.0 NaN 600.0 NaN
李四 3300.0 NaN 680.0 NaN
王五 NaN NaN 830.0 1800.0
赵六 NaN NaN NaN 2150.0
钱八 NaN 1420.0 850.0 NaN
'''
# 查看每人每天的上班次数
dataframe.pivot_table(values = '交易额',index = '姓名',columns = '日期',aggfunc = 'count',margins = True).iloc[:,:1]
'''
日期 20190301
姓名
周七 1.0
张三 1.0
李四 1.0
王五 1.0
赵六 1.0
钱八 2.0
All 7.0
'''
# 查看每个人每天购买的次数
dataframe.pivot_table(values = '交易额',index = '姓名',columns = '日期',aggfunc = 'count',margins = True)
'''
日期 20190301 20190302 20190303 All
姓名
周七 1.0 1.0 NaN 2
张三 1.0 2.0 1.0 4
李四 1.0 2.0 NaN 3
王五 1.0 2.0 NaN 3
赵六 1.0 1.0 NaN 2
钱八 2.0 1.0 NaN 3
All 7.0 9.0 1.0 17
'''
# 交叉表
# 每个人每天上过几次班
pd.crosstab(dataframe.姓名,dataframe.日期,margins = True).iloc[:,:2]
'''
日期 20190301 20190302
姓名
周七 1 1
张三 1 2
李四 1 2
王五 1 2
赵六 1 1
钱八 2 1
All 7 9
'''
# 每个人每天去过几次柜台
pd.crosstab(dataframe.姓名,dataframe.柜台)
'''
柜台 化妆品 日用品 蔬菜水果 食品
姓名
周七 0 2 0 0
张三 3 0 1 0
李四 2 0 1 0
王五 0 0 1 2
赵六 0 0 0 2
钱八 0 2 1 0
'''
# 将每一个人在每一个柜台的交易总额显示出来
pd.crosstab(dataframe.姓名,dataframe.柜台,dataframe.交易额,aggfunc='sum')
'''
柜台 化妆品 日用品 蔬菜水果 食品
姓名
周七 NaN 1180.0 NaN NaN
张三 4600.0 NaN 600.0 NaN
李四 3300.0 NaN 680.0 NaN
王五 NaN NaN 830.0 1800.0
赵六 NaN NaN NaN 2150.0
钱八 NaN 1420.0 850.0 NaN
'''
# 每个人在每个柜台交易额的平均值,金额/天数
pd.crosstab(dataframe.姓名,dataframe.柜台,dataframe.交易额,aggfunc = 'mean').apply(lambda num:round(num,2) )
'''
柜台 化妆品 日用品 蔬菜水果 食品
姓名
周七 NaN 590.0 NaN NaN
张三 1533.33 NaN 600.0 NaN
李四 1650.00 NaN 680.0 NaN
王五 NaN NaN 830.0 900.0
赵六 NaN NaN NaN 1075.0
钱八 NaN 710.0 850.0 NaN
'''
2020-05-07