# 查看数据特征和统计信息

import pandas as pd

# 读取文件

dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\总结\Python\超市营业额.xlsx')

# 查看所有的交易额信息

dataframe['交易额'].describe()

'''

count      17.000000

mean     1024.117647

std       428.019550

min       580.000000

25%       700.000000

50%       850.000000

75%      1300.000000

max      2000.000000

Name: 交易额, dtype: float64

'''

# 查看四分位数

dataframe['交易额'].quantile([0,0.25,0.5,0.75,1.0])

'''

0.00     580.0

0.25     700.0

0.50     850.0

0.75    1300.0

1.00    2000.0

Name: 交易额, dtype: float64

'''

# 交易额中值

dataframe['交易额'].median()

# 850.0

# 交易额最小的三个数据

dataframe['交易额'].nsmallest(3)

'''

12    580

4     600

7     600

Name: 交易额, dtype: int64

'''

dataframe.nsmallest(3,'交易额')

'''

      工号  姓名        日期           时段  交易额    柜台

12  1005  周七  20190302   9:00-14:00  580   日用品

4   1005  周七  20190301   9:00-14:00  600   日用品

7   1001  张三  20190302  14:00-21:00  600  蔬菜水果

'''

# 交易额最大的两个数据

dataframe['交易额'].nlargest(2)

'''

0    2000

1    1800

Name: 交易额, dtype: int64

'''

# 查看最大的交易额数据

dataframe.nlargest(2,'交易额')

'''

     工号  姓名        日期           时段   交易额   柜台

0  1001  张三  20190301   9:00-14:00  2000  化妆品

1  1002  李四  20190301  14:00-21:00  1800  化妆品

'''

# 查看最后一个日期

dataframe['日期'].max()

#

# 查看最小的工号

dataframe['工号'].min()

#

# 第一个最小交易额的行下标

index = dataframe['交易额'].idxmin()

#

# 第一个最小交易额

dataframe.loc[index,'交易额']

#

# 最大交易额的行下标

index = dataframe['交易额'].idxmax()

dataframe.loc[index,'交易额']

#