2023のAmazon購入履歴をEDAする

はじめに

Amazonでの書籍の購買履歴をインプットに、ChatGPTでデータハンドリングを試してみます。

データインプット

さらに、分析の方向性も提案してくれます。

前処理

はじめにデータの前処理を行ってもらいます。

エラーを起こしながらも、それを含めて対処してくれました。

# Remove any potential quotes from the date column
data['注文日'] = data['注文日'].str.replace('"', '')

# Retry converting 注文日 to datetime
data['注文日'] = pd.to_datetime(data['注文日'], format='%Y/%m/%d', errors='coerce')

# Re-extract month, week, and day of week
data['月'] = data['注文日'].dt.month
data['週'] = data['注文日'].dt.isocalendar().week
data['曜日'] = data['注文日'].dt.day_name()

# Re-display the modified dataframe
data.head()

サンプルで内容を見てみましょう。

# Display the first 5 rows of the updated dataframe
data.head(5)

基礎統計の確認

• 年間の合計: 390,167円　/ 185冊
• 月の平均:32,514円 / 約15.42冊
• 1週間平均:7,503円 / 約3.56冊