數據庫中怎么批量處理分析數據

本篇內容介紹了“數據庫中怎么批量處理分析數據”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

創(chuàng)新互聯(lián)專注為客戶提供全方位的互聯(lián)網綜合服務，包含不限于網站建設、網站制作、賈汪網絡推廣、微信小程序開發(fā)、賈汪網絡營銷、賈汪企業(yè)策劃、賈汪品牌公關、搜索引擎seo、人物專訪、企業(yè)宣傳片、企業(yè)代運營等，從售前售中售后，我們都將竭誠為您服務，您的肯定，是我們最大的嘉獎；創(chuàng)新互聯(lián)為所有大學生創(chuàng)業(yè)者提供賈汪建站搭建服務，24小時服務熱線：028-86922220，官方網址：www.cdcxhl.com

需求：有20個品牌共生產了127個類目的產品，篩選出近一年銷售額總額TOP5的品牌以及對應的銷售額。

思路：先做第一個然后如法炮制將結果匯總即可。

數據信息如下：

加載數據：

接著，是要匯總不同品牌在這個細分行業(yè)下的銷售額，我們要匯總的是各品牌近一年（2018年9月-2019年8月）的銷售額，先看看日期是否正確：

每個品牌每個月份銷售額計算如下：

按照品牌分組計算銷售額總和前五的品牌：

這里有個細節(jié)，最終要匯總的是所有細分行業(yè)的銷售額top5，給所屬類別添加標簽。

最終最終結果：

import time
start = time.time()result = pd.DataFrame()for name in os.listdir():df = pd.read_excel(name)df['銷售額']= df['訪客數']* df['轉化率']*df['客單價']df_sum = df.groupby('品牌',)['銷售額'].sum().reset_index()df_sum['類目'] = name.replace(".xlsx","")result = pd.concat([result,df_sum])final = result.groupby('品牌')['銷售額'].sum().reset_index().sort_values('銷售額',ascending=False)final.head()

看起來很奇怪的銷售額，是pandas自作主張把實際銷售額變成了 科學記數法 形式來展示，要還原數值，需要更改一下原始的設置：

“數據庫中怎么批量處理分析數據”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關的知識可以關注創(chuàng)新互聯(lián)網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

當前題目：數據庫中怎么批量處理分析數據
標題來源：http://m.jiaotiyi.com/article/pchigh.html