首先导入pandas，读取Excel文件中的数据为data：
import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:JupyterStudy超市.xls')
查看前五行数据：
data.head()
查看各列的数据类型，是否为空值：
去除列名中的空格和斜杠，以便后面引用时不会报错：
data = data.rename(columns = lambda x:x.replace(" ","").replace("/",""))
检查去除后的列名：
data.columns
查看订单总数，输出结果为2773，说明数据源中1000条商品交易数据包含在这2773个订单中：
len(data.订单ID.unique())
用describe查看汇总统计集合，从结果可以得出，销售额均值为1611.75，利润均值为215.655，销售额最高为35621.35，最低为13.44，利润最高为10108.28，最低为-7978.32，接下来查看具体是什么商品：
查看利润最低的前五行，可以看出，这些利润出现了极高的负值，说明这些商品存在亏损十分严重，应当查找分析亏损的原因。
data.sort_values(by = '利润').head()
查看利润最高的前五行
data.sort_values(by = '利润',ascending = False).head()
查看各省自治区商品交易数量，输出前五名，可以看出，山东省商品交易数量是最高的，其次是广东和辽宁，前五名当中大都属于沿海省份：
data.省自治区.value_counts().head() 山东 914 广东 836 辽宁 668 黑龙江 655 江苏 583 Name: 省自治区, dtype: int64
查看各省自治区商品交易数量，输出后五名，可以看出，西藏是交易数量最少的省份，其次是青海和宁夏，从地理位置上看，后五名省份大多属于西部不发达地区，由此推测与当地经济发展水平和物流服务相关。
data.省自治区.value_counts(ascending = True).head() 西藏 10 青海 21 宁夏 38 新疆 39 海南 65 Name: 省自治区, dtype: int64
设置显示图片，解决Jupyter输出图表中文是方块的问题：
%matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
绘制各省自治区交易数量的条形图，按照从高到低显示：
data.省自治区.value_counts().plot.bar()
绘制各省自治区销售额和利润堆积图，从图中可以看出，内蒙古、四川、江苏、浙江、湖北、甘肃、辽宁几个省份的利润为负，山东、广东、黑龙江销售额在全国各省中相对较高，利润也较高：
grouped_p[['销售额','利润']].agg('sum').plot.bar(stacked=True,title = '各省自治区销售额和利润堆积图')
