关于#pandas#的问题，如何解决？(语言-python)

Question

目前已知一个购物清单，原题目如下
交易数据集；每行数据代表一个用户购物的交易记录；共计1万条记录。1代表对应物品被购买，0代表没有购买。
请使用pandas将数据导入为dataframe，物品名作为列名。
请统计各个物品被购买的情况，给出对应各个物品被购买的基本统计数据，并进行对比。对所有物品进行统计分析，包括min/max/Q1/Q3 和中位数，并绘制盒图等多个统计图进行对比。
此外，请统计超市中每笔交易购买物品的情况，使用相似的分析思路进行对比。
删除购置物品最少的2000笔交易记录，将剩余的数据导出为csv格式。与对应的notebook文件压缩后一同上传。

请问应当如何用pandas和numpy统计每一列数据之后再进行绘图，并且如何删除最少的2000笔交易记录

Answer 1

###按着你的题目写的简易的

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
path1='D:/ZZF/data.xlsx' ##你的文件路径

df1=pd.read_excel(path1) ##读入数据，以第一行商品维列名

print(df1.describe()) ##打印出每个商品的最大最小，分位数，中位数等

fig = plt.figure() 
plt.boxplot(df1) ##盒图
plt.show()

df1['sum']=df1.sum(axis=1) ##统计每笔交易的购买数量

fig = plt.figure() 
plt.hist(df1) ##柱状图
plt.show()

df2=df1.sort_values(by='sm',ascending=0) ##按数量排序
df3=df2.head(len(df2)-2000)  ##剔除后两千条
df3.to_excel('data2.xlsx',index=0) ##导出数据