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欲买桂花同载酒
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NumPy/Pandas
2025-12-12
电商销售数据清洗与分析
解决该问题的核心步骤:使用pd.read_csv()加载数据并检查缺失值对category列缺失值用'Unknown'填充通过分位数法检测sales_amount异常值:Q1 = df['sales_amount'].quantile(0.25), Q3 = df['sales_amount'].quantile(0.75)用中位数替换异常值:df.loc[outliers, 'sales_amount'] = median_val分组计算平均销售额:df.groupby('category')['sales_amount'].mean()使用matplotlib绘制柱状图展示结果
2025年-12月-12日
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NumPy/Pandas
2025-12-11
计算产品销售额并找出最高销售额产品
解决方案分为四步:创建包含产品、数量和单价的DataFrame添加销售额列(数量×单价)按产品分组计算总销售额使用idxmax()找出最高销售额产品核心代码:df['sales'] = df['quantity'] * df['price'] total_sales = df.groupby('product')['sales'].sum() top_product = total_sales.idxmax()
2025年-12月-11日
5 阅读
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NumPy/Pandas