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# -*- encoding: utf-8 -*-
import numpy as np
import math
import pandas as pd
data = pd.read_excel('数据分析_delivery.xlsx',sheet_name = 1)
du = pd.DataFrame(data)
piv = du.pivot_table(data, index=['地区名称','收派类型'],aggfunc='mean')
print(piv)
received = piv.groupby('收派类型').size() #获得每种收派类型的条目
received_sum = piv.groupby('地区名称').sum()
received_area = du.groupby('地区名称').sum()
received_area = received_area.sort_values(by='件量',ascending = False)
print(received)
print(received_sum)
print(received_area)
top_five = received_area.loc[received_area['件量']>2700000]
five_rever_top = top_five[::-1] #对Top5的信息进行反序排列
print(top_five)
print(five_rever_top)
Output:
---------------------------------------------------------------------------------------------
# 件量 ... 月份
# 地区名称 收派类型 ...
# Cross border Japan Business Area（跨境日本区） 派件 3.181818 ... 201804.272727
# Japan Business Area(日本区) 派件 2.800000 ... 201805.100000
# Korea Business Area(韩国区) 收件 1.666667 ... 201801.000000
# 派件 1.000000 ... 201804.500000
# Malaysia Business Area (马来西亚区) 收件 1.000000 ... 201803.500000
# 派件 1.500000 ... 201805.500000
# Mongolia Business Area (蒙古区) 收件 1.000000 ... 201802.500000
# 派件 1.000000 ... 201805.000000
# N 派件 2.000000 ... 201805.500000
# Singapore Business Area（新加坡区） 收件 2.428571 ... 201803.714286
# 派件 1.000000 ... 201803.000000
# Thailand Business Area (泰国区) 派件 1.000000 ... 201805.000000
# United States Business Area(美国区) 派件 1.000000 ... 201801.000000
# 上海区 收件 109.175758 ... 201804.322746
# 派件 143.045108 ... 201804.258803
# 东莞区 收件 33.530880 ... 201804.386633
# 派件 62.288883 ... 201804.325027
# 中山区 收件 66.793590 ... 201804.382944
# 派件 114.558437 ... 201804.275772
# 云南区 收件 59.921852 ... 201804.391344
# 派件 116.452934 ... 201804.232025
# 五邑区 收件 62.066518 ... 201804.427613
# 派件 96.763979 ... 201804.156009
# 佛山区 收件 59.225637 ... 201804.326324
# 派件 89.317372 ... 201804.247594
# 冀北区 收件 90.174752 ... 201804.399322
# 派件 99.891361 ... 201804.174423
# 冀州区 收件 86.305105 ... 201804.320866
# 派件 97.637761 ... 201804.139404
# 内蒙古区 收件 60.890827 ... 201804.354586
# ... ... ... ...
# 苏州区 收件 70.845640 ... 201804.276257
# 派件 77.429634 ... 201804.225400
# 豫北区 收件 204.985994 ... 201804.416066
# 派件 200.774566 ... 201804.213546
# 豫南区 收件 47.299021 ... 201804.338806
# 派件 68.807338 ... 201804.161965
# 贵州区 收件 58.643623 ... 201804.399285
# 派件 105.947501 ... 201804.151362
# 赣北区 收件 130.407037 ... 201804.347461
# 派件 173.188006 ... 201804.122252
# 赣南区 收件 61.261546 ... 201804.247490
# 派件 69.241023 ... 201804.186670
# 鄂东区 收件 194.897470 ... 201804.418997
# 派件 257.347816 ... 201804.245616
# 鄂西区 收件 44.760600 ... 201804.296811
# 派件 71.788648 ... 201804.144016
# 重庆区 收件 116.938432 ... 201804.456469
# 派件 165.558860 ... 201804.199392
# 金华区 收件 49.689286 ... 201804.277381
# 派件 57.387456 ... 201804.122572
# 陕西区 收件 77.514856 ... 201804.451570
# 派件 123.377240 ... 201804.197161
# 青岛区 收件 101.410689 ... 201804.315752
# 派件 137.354024 ... 201804.242723
# 香港區部 收件 23.892900 ... 201803.919374
# 派件 42.439519 ... 201803.987334
# 鲁中区 收件 69.705726 ... 201804.334487
# 派件 82.331126 ... 201804.172774
# 黑龙江区 收件 72.044979 ... 201804.389983
# 派件 97.588648 ... 201804.165358
#
# [135 rows x 3 columns]
# 收派类型
# 收件 65
# 派件 70
# dtype: int64
# 件量 ... 月份
# 地区名称 ...
# Cross border Japan Business Area（跨境日本区） 3.181818 ... 201804.272727
# Japan Business Area(日本区) 2.800000 ... 201805.100000
# Korea Business Area(韩国区) 2.666667 ... 403605.500000
# Malaysia Business Area (马来西亚区) 2.500000 ... 403609.000000
# Mongolia Business Area (蒙古区) 2.000000 ... 403607.500000
# N 2.000000 ... 201805.500000
# Singapore Business Area（新加坡区） 3.428571 ... 403606.714286
# Thailand Business Area (泰国区) 1.000000 ... 201805.000000
# United States Business Area(美国区) 1.000000 ... 201801.000000
# 上海区 252.220866 ... 403608.581549
# 东莞区 95.819763 ... 403608.711660
# 中山区 181.352028 ... 403608.658716
# 云南区 176.374785 ... 403608.623368
# 五邑区 158.830497 ... 403608.583622
# 佛山区 148.543009 ... 403608.573918
# 冀北区 190.066113 ... 403608.573745
# 冀州区 183.942866 ... 403608.460270
# 内蒙古区 163.540903 ... 403608.560255
# 北京区 446.678068 ... 403608.584219
# 南京区 388.978123 ... 403608.731977
# 南通区 102.494418 ... 403608.418704
# 厦门区 213.493021 ... 403608.636493
# 台州区 56.639984 ... 403608.546296
# 台灣區部 62.662482 ... 403608.197358
# 吉林区 180.870454 ... 403608.547466
# 嘉兴区 87.247508 ... 403608.442805
# 四川区 179.974452 ... 403608.626103
# 大连区 236.720983 ... 403608.623086
# 天津区 248.940404 ... 403608.599004
# 宁夏区 88.085707 ... 403608.626837
# ... ... ... ...
# 泉州区 119.841958 ... 403608.477407
# 济南区 275.803128 ... 403608.628911
# 海南区 180.004529 ... 403608.436496
# 深圳区 166.874353 ... 403608.584066
# 温州区 147.249207 ... 403608.466286
# 湘北区 323.242170 ... 403608.779693
# 湘南区 127.983788 ... 403608.368554
# 潮汕区 105.398352 ... 403608.540873
# 烟台区 173.164915 ... 403608.519224
# 甘肃区 134.576330 ... 403608.559523
# 皖北区 196.582084 ... 403608.574610
# 皖南区 141.779018 ... 403608.511509
# 福州区 227.260580 ... 403608.520385
# 绍兴区 109.564726 ... 403608.512959
# 苏北区 153.112637 ... 403608.515121
# 苏州区 148.275274 ... 403608.501658
# 豫北区 405.760560 ... 403608.629612
# 豫南区 116.106359 ... 403608.500771
# 贵州区 164.591125 ... 403608.550647
# 赣北区 303.595043 ... 403608.469713
# 赣南区 130.502569 ... 403608.434160
# 鄂东区 452.245286 ... 403608.664613
# 鄂西区 116.549248 ... 403608.440826
# 重庆区 282.497292 ... 403608.655861
# 金华区 107.076742 ... 403608.399953
# 陕西区 200.892096 ... 403608.648730
# 青岛区 238.764713 ... 403608.558475
# 香港區部 66.332419 ... 403607.906708
# 鲁中区 152.036852 ... 403608.507261
# 黑龙江区 169.633627 ... 403608.555341
#
# [70 rows x 3 columns]
# 月份 ... 件量
# 地区名称 ...
# 北京区 5783307085 ... 6631333
# 广州区 4189055981 ... 4267053
# 鄂东区 2716084123 ... 3182243
# 豫北区 2830103274 ... 2836109
# 四川区 5671708994 ... 2715096
# 上海区 3904307444 ... 2529697
# 南京区 2431943909 ... 2386528
# 陕西区 3860314003 ... 2086881
# 重庆区 2630518808 ... 1955896
# 杭州区 2165561548 ... 1860616
# 济南区 2687629514 ... 1857238
# 湘北区 2132870286 ... 1808565
# 广西区 2855328916 ... 1657740
# 天津区 2119348508 ... 1375903
# 沈阳区 2637985848 ... 1307013
# 皖北区 2475936375 ... 1239920
# 黑龙江区 2757049431 ... 1228195
# 赣北区 1551268851 ... 1224301
# 冀州区 2577645044 ... 1198952
# 深圳区 2837973729 ... 1174007
# 吉林区 2391985597 ... 1131293
# 冀北区 2252337253 ... 1077634
# 云南区 2105625887 ... 1026991
# 青岛区 1516760896 ... 930130
# 山西区 2423265482 ... 906573
# 大连区 1370049319 ... 841901
# 鲁中区 2129034630 ... 821185
# 福州区 1371461534 ... 811925
# 内蒙古区 1867093006 ... 810869
# 厦门区 1350676130 ... 751850
# ... ... ... ...
# 宁波区 1394668814 ... 499283
# 中山区 986217693 ... 471912
# 皖南区 1276411721 ... 470161
# 新疆区 1108308964 ... 447193
# 海南区 905293646 ... 431970
# 五邑区 1014268174 ... 424262
# 赣南区 1222529884 ... 403567
# 温州区 1017900496 ... 381120
# 无锡区 1254617031 ... 338998
# 泉州区 1095393343 ... 331073
# 东莞区 1214054965 ... 306746
# 南通区 1129901704 ... 291912
# 金华区 972897935 ... 263732
# 惠州区 770892251 ... 232131
# 嘉兴区 1008415575 ... 230532
# 绍兴区 600771226 ... 176220
# 潮汕区 609448837 ... 165525
# 宁夏区 543257176 ... 130279
# 香港區部 486347553 ... 86867
# 台州区 528121742 ... 76739
# 台灣區部 177385795 ... 27972
# Cross border Japan Business Area（跨境日本区） 2219847 ... 35
# Japan Business Area(日本区) 2018051 ... 28
# Singapore Business Area（新加坡区） 2825247 ... 24
# Korea Business Area(韩国区) 1412621 ... 9
# N 807222 ... 8
# Malaysia Business Area (马来西亚区) 807218 ... 5
# Mongolia Business Area (蒙古区) 605410 ... 3
# Thailand Business Area (泰国区) 403610 ... 2
# United States Business Area(美国区) 201801 ... 1
#
# [70 rows x 3 columns]
# 月份 折扣金额 件量
# 地区名称
# 北京区 5783307085 1.183346e+07 6631333
# 广州区 4189055981 5.954467e+06 4267053
# 鄂东区 2716084123 6.911955e+06 3182243
# 豫北区 2830103274 6.345202e+06 2836109
# 四川区 5671708994 7.956868e+06 2715096
# 月份 折扣金额 件量
# 地区名称
# 四川区 5671708994 7.956868e+06 2715096
# 豫北区 2830103274 6.345202e+06 2836109
# 鄂东区 2716084123 6.911955e+06 3182243
# 广州区 4189055981 5.954467e+06 4267053
# 北京区 5783307085 1.183346e+07 6631333