Lezione dal corso Python
Abbiamo intravisto questa funzione.
Data farm della libreria PANDAS è una funzione particolarmente utile per chi utilizza i dati e vedremo oggi un esempio pratico sulla gestione di un e-commerce, quindi un potenziale e-commerce con la lista dei clienti e dei loro acquisti.
Vediamo quindi subito un esempio pratico questo è un csw che ho è stato da un potenziale e-commerce di vendite di scarpe dove vediamo che suddiviso da punto e virgola, cioè l'identificativo dell' ordine, nome, cognome, data di nascita del cliente genere fse femmina m se maschio l'lte zza espressa metri, la larghezza e il numero di scarpe.
Poi ci sarà la marca, il modello che hanno acquistato il prezzo totale del loro acquisto.
Vediamo ad esempio che hanno acquistato delle Nike air max novanta a centoventi euro e così via.
Questa lista può essere letta da Python caricata facilmente su un data farm ed elaborata.
Infatti possiamo utilizzare la funzionalità red csv che appunto, come suggerisce va a leggere un csv e gli importa.
In queste strutture dati abbiamo utilizzato come separatore il punto e virgola in modo tale da spezzare le colonne, come ci suggerisce L'intestazione e caricato tutto in questa variabile chiamata DF.
Andiamo poi asportare le potenzialità del data farm come la rubai, quindi aggrappando per marca sommando i prezzi impostando un ordinamento ascendente, andiamo poi ad analizzare le vendite per singolo modello, quindi invece che a raggruppare per marca, possiamo raggruppare per modello e fare sempre la somma e l'ordinamento.
Possiamo fare la stessa identica cosa anche per genere, nel caso in cui ci interessasse in modo tale da capire come spendono in base al sesso del cliente.
Abbiamo poi un'analisi delle vendite per fascia d'età.
Abbiamo fatto questa lista che descrive le fasce di età e che ci interessano dieci venti, trenta quaranta fino a cent'anni e con questa lista compilation abbiamo fatto il range di eta' che ci interessa.
Abbiamo poi raggruppato appunto per fascia di età e prezzo l'ultima analisi invece quella della vendita per taglia di scarpe, in modo tale da sapere qual è il totale acquistato in base al numero di scarpe.
Abbiamo poi utilizzato matt slot libero c'è una libreria molto semplice utilizzati issy, ma per disegnare a schermo dei grafici abbiamo fatto così quattro sub plot, quindi sotto grafici uno per la vendita per marca, uno per modello, uno per fascia d'età e uno per taglia di scarpe.
Se vado ad eseguirlo andrò a fare il clic destro.
Vediamo che una volta elaborato, ci mostrerà i quattro grafici differenti per vendita per marca, vendita per singolo modello, vendita per fascia d'età e vendita per taglio di scarpe.
Qui vediamo che un grafico a linea e punti questo è un grafico a istogramma orizzontale come questo e questo invece un istogramma verticale.
Abbiamo stampato poi anche tutti i dettagli delle varie analisi su schermo.
Quindi oltre a un livello grafico, possiamo anche stampare i dati in forma testuale.
Abbiamo visto quindi come il data Farm ci permette di leggere facilmente dei dati e caricarli automaticamente in questo formato e gestire così facilmente tutte le operazioni come il raggruppamento, la somma alla moltiplicazione e così via.
Quindi data Farm se dovete elaborare dei dati, che sia una piccola quantità di dati o una grossa quantità di dati, è sicuramente lo strumento migliore.
Ad oggi
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