Использование Python для анализа розничных данных - Попытка получить все заказы, которые содержат определенный номер заказа и, по крайней мере, один другой номер заказа

Question

Я новичок в Python, работающий с большим CSV-файлом данных онлайн-заказов.

Я пытаюсь выяснить, что люди скуса чаще всего покупают с определенным ску, мы назовем его серая рубашка711.

Я изо всех сил пытаюсь выразить, как сказать "показать все заказы, которые содержат серую рубашку771 и хотя бы еще один пометок". Я просто продолжаю извлекать все заказы, в которых есть серая рубашка711, что в 90% случаев составляет только этот помет.

Предполагая, что я имею дело только с этими двумя столбцами ('sku' и 'orderID'), как проще всего выразить это утверждение?

Спасибо!

Answer 1

Мы хотели бы помочь, но вам нужно быть немного более конкретным. Можете ли вы привести пример того, что вы пробовали. Можете ли вы показать нам, как вы читаете в данных? Как предполагает Борис, вы, вероятно, захотите сделать это с помощью панд. Вот фрагмент кода, который отфильтрует фрейм данных в столбце по вашему выбору:

import pandas as pd
import numpy as np

d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]} # Should be your data import line...
df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(100, 2)),
                   columns=['sku','orderID'])

#%% Alternatively, load your data using Pandas by uncommenting the lines below
# df = pd.read_excel('path_to_your_file') #If using excel

# Method 1
filter1 = 6 #replace 6 with grey-shirt771
filter2 = 3 # replace this with another sku of interest
df_items_of_interest1 = df[(df['sku'] == filter1) | (df['sku'] == filter2)]

# Method 2
filter1 = 'sku == 6'
filter2 = 'sku == 3'
df_items_of_interest2 = df.query(filter1 + '|' + filter2)

# Method 3
df_items_of_interest3 = df[df['sku'].isin([6,3])]

Обратитесь к этому SO Post и документации Pandas для ясности.

Надеюсь, это поможет. От имени сообщества Stack Overflow я приветствую вас. Чтобы максимизировать ценность, которую вы получите от использования этого сайта (и чтобы помочь нам помочь вам), попробуйте некоторые из этих советов