🥑 데이터: https://www.kaggle.com/mkechinov/ecommerce-events-history-in-cosmetics-shop

본 예제는 데이터에 대한 상세한 분석을 하기 위해 진행을 했다기보다

퍼널 분석을 가볍게 데이터 분석 측면으로 보기 위해 해본것으로

별도의 전처리 과정을 거치지 않아 데이터 측면에서 부족함이 많음

🍋 데이터 불러오기

🍒 import

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import os

🍒 데이터 불러오기

df_1910 = pd.read_csv('data/2019-Oct.csv')
df_1911 = pd.read_csv('data/2019-Nov.csv')
df_1912 = pd.read_csv('data/2019-Dec.csv')
df_2001 = pd.read_csv('data/2020-Jan.csv')
df_2002 = pd.read_csv('data/2020-Feb.csv')

df_1910.head()

df_1910.shape, df_1911.shape, df_1912.shape, df_2001.shape, df_2002.shape

((4102283, 9), (4635837, 9), (3533286, 9), (4264752, 9), (4156682, 9))

🍒 연도월 컬럼 생성