Anzahl der gekauften Artikel per Rechnung mit Seabohnen und Pandas

Question

Ich benutze online retail dataset und ich möchte die Verteilung der Anzahl der Artikel pro Rechnungsnummer plotten.

InvoiceNo vom Typ: Nicht-Null-Objekt

Anzahl der Art: Nicht-null int64

Wie das zu tun? Außerdem wusste ich nicht, wie man mit Pandas-Operationen filtert, um das ohne Visualisierungen zu bekommen. wie zum Beispiel, wenn ich die Menge pro Rechnung wissen will, was ich tun kann:

retail_uk.groupby('InvoiceNo').sum().sort_values(by='Quantity', ascending=False)['Quantity'] 

Ich brauche eine Antwort für beide:

• Wie das zum Plotten mit Seaborn (mehr wichtig, weil es erlaubt um eine bessere Vorstellung von der Verteilung zu bekommen.) Was sind die verschiedenen Datentransformationen, um dies zu erreichen?

• Wie man es mit groupby Pandas macht.

Answer 1

ich glaube, Sie brauchen Aggregat sum und für Grundstück seaborn.barplot:

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00352/Online%20Retail.xlsx' 
retail_uk = pd.read_excel(url) 

df = retail_uk.groupby('InvoiceNo', as_index=False)['Quantity'].sum() 
#if want sorting 
df = df.sort_values(by='Quantity', ascending=False) 
print (df.head()) 

ax = sns.barplot(x="InvoiceNo", y="Quantity", data=df) 

Answer 2

Wenn Sie die Anzahl der Zeilen für jede eindeutige InvoiceNo wissen wollen, können Sie

df.groupby('InvoiceNo').size() 

tun, wenn Sie zusammen gruppieren alle einzigartigen InvoiceNo der wollen und fassen die ‚Menge‘ Zeilen innerhalb jeder Gruppe, die Sie tun

df.groupby('InvoiceNo').agg(np.sum)['Quantity']