数据分析的80%的时间都是花费在数据处理当中，数据的准确性和有效性也会决定对其他部门的影响，这一环节，我们主要讲讲python数据处理的常见的方法和逻辑。

数据的导入

查看数据的情况

数据类型的调整

异常值和缺失值的处理

重复值的处理

选取相关维度的数据做数据分析

数据的可视化

接下来我以药店销售数据做个简单的分析，里面会包含着python中pandas常用的数据处理的方法，数据分析以之前需要确立分析的问题：

药店销售最好的药有什么特点

1月份和3月份的销售金额的比较（2月无数据），有什么趋势

对于异常值的分析

1.数据的导入

这里要注意文件名有中文会出现打不开的情况，可以先用open函数先打开，再read_excel

2.对于药店数据的查看

数据共有6578行，可以看出数据有缺失

3.数据类型的转换，购药时间换成时间类型，社保卡号，商品编码转化为字符型，销售数量转化为int

这里时间的数据类型我将它拆成了日期和星期运用apply和lambda匿名函数的组合，处理之后发现社保卡号和商品编码都有小数，可以用split函数处理

4.缺失值的处理

运用dropna函数去除缺失值，对于缺失值的处理方式一般有填充和删除，填充以平均值和众数为主，这里缺失值较少，我就直接删除。

异常值一般为和平均值相差3个标注差的数据，以及不符合常理的数据，就比如销售为负数，但也有可能这表示为退货数量，一下就选取销售量大于0的数据

5.数据的建模

查看一下时间的跨度

选取1,3月份的数据查看一下销售额和销售数量

看一下单价，三月比一月份总体而言价格和数量下降，单价也有所下降，成下降趋势

7.查看一下1月和3月的需求最多的药品

发现top药品治疗高血压的较多，真是越老病越多

8.买药最多的人分析

发现社保卡号1616528的人买的药最多，单独提取他的数据

数据中在插入一列月份，来查看他每月的买药情况，查看的买药的情况

9.数据可视化

将金额转换为整形

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