Fesyen dan pengaturcaraan mungkin kelihatan seperti dua dunia yang sama sekali berbeza, tetapi apabila ia berkaitan dengan analisis data dan ramalan arah aliran, ia boleh digabungkan dengan indah. Dalam artikel ini, kami akan meneroka masalah biasa untuk analisis data dalam industri fesyen: mengetepikan hari tertentu daripada data datetime panda. Ini amat berguna apabila menganalisis corak, arah aliran dan data jualan. Kami akan melalui penjelasan langkah demi langkah tentang kod, dan membincangkan pelbagai perpustakaan dan fungsi yang akan membantu kami mencapai matlamat kami.
Panda dan Datetime dalam Fesyen
Pandas ialah perpustakaan Python popular yang digunakan terutamanya untuk analisis dan manipulasi data. Dalam dunia fesyen, ia boleh digunakan untuk menyaring sejumlah besar data untuk mengenal pasti arah aliran, menganalisis pilihan pelanggan dan meramalkan corak masa hadapan. Pandas menyokong fungsi datetime, membolehkan kami bekerja dengan tarikh dan masa dengan mudah.
Dalam kebanyakan kes, adalah perlu untuk meninggalkan hari atau julat hari tertentu daripada set data kami. Sebagai contoh, kami mungkin ingin mengecualikan hujung minggu atau cuti untuk menumpukan pada hari jualan penting, seperti Black Friday atau Cyber Monday.
Memahami Masalah
Katakan kami mempunyai set data yang mengandungi data jualan harian dalam format CSV dan kami ingin menganalisis maklumat tersebut sambil mengecualikan hujung minggu. Untuk mencapai ini, kita akan mulakan dengan mengimport set data menggunakan panda, dan kemudian kami akan memanipulasi data untuk mengalih keluar hujung minggu.
Berikut ialah proses langkah demi langkah:
1. Import perpustakaan yang diperlukan.
2. Muatkan set data.
3. Tukar lajur tarikh kepada format datetime (jika belum dalam format itu).
4. Tapis bingkai data untuk mengecualikan hujung minggu.
5. Menganalisis data yang ditapis.
Catatan: Kaedah ini boleh digunakan pada mana-mana set data yang tarikhnya disimpan dalam lajur yang berasingan.
# Step 1: Import the necessary libraries
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BDay
# Step 2: Load the dataset
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Step 3: Convert the date column to datetime format
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
# Step 4: Filter the dataframe to exclude weekends
filtered_data = data[data['date'].dt.dayofweek < 5]
# Step 5: Analyze the filtered data
print(filtered_data.head())
Mentafsir Kod
Dalam blok kod di atas, kita mulakan dengan mengimport dua perpustakaan penting: panda dan BDay (hari perniagaan) daripada pandas.tseries.offsets. Kami memuatkan set data menggunakan fungsi panda read_csv, dan pastikan lajur tarikh berada dalam format datetime.
. dt.dayofweek atribut mengembalikan hari dalam seminggu sebagai integer (Isnin: 0, Ahad: 6). Untuk menapis hujung minggu, kami hanya menyimpan baris dengan nilai hari dalam seminggu kurang daripada 5.
Akhir sekali, kami menganalisis data yang ditapis dengan mencetak beberapa baris pertama menggunakan kepala() fungsi.
Fungsi dan Perpustakaan Tambahan
Kaedah ini boleh diperluaskan lagi untuk memasukkan kriteria penapisan lain atau berfungsi dengan julat tarikh yang berbeza. Beberapa perpustakaan dan fungsi berguna yang boleh menyokong proses ini termasuk:
- numPy: Perpustakaan untuk pengkomputeran berangka dalam Python, yang boleh digunakan untuk manipulasi tatasusunan dan operasi matematik yang cekap.
- Masa tarikh: Modul dalam perpustakaan standard Python yang membantu kami bekerja dengan tarikh dan masa dengan mudah.
- julat_tarikh: Fungsi dalam panda yang membolehkan kami membuat julat tarikh mengikut tetapan kekerapan yang berbeza, seperti hari perniagaan, minggu atau bulan.
Dengan memanfaatkan alatan dan teknik ini bersama-sama dengan panda dan manipulasi masa tarikh, anda boleh mencipta aliran kerja analisis data yang mantap yang memenuhi keperluan khusus industri fesyen, seperti mengenal pasti arah aliran, pilihan pelanggan dan prestasi jualan.
