数据分析：2018年法定节假日对订单数量的影响

本文将使用Python代码分析数据processed_order_train1.csv，筛选出order_date中2018年法定节假日，并分析节假日对订单数量的影响。

首先，需要将订单日期转换为datetime格式，并将其作为数据的index：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('processed_order_train1.csv')
data['order_date'] = pd.to_datetime(data['order_date'])
data.set_index('order_date', inplace=True)

接下来，筛选出2018年的节假日，并将其日期用节假日名称代替：

# 2018年的节假日
holidays = {
    pd.Timestamp('2018-01-01'): '元旦',
    pd.Timestamp('2018-02-15'): '春节',
    pd.Timestamp('2018-02-16'): '春节',
    pd.Timestamp('2018-02-17'): '春节',
    pd.Timestamp('2018-02-18'): '春节',
    pd.Timestamp('2018-02-19'): '春节',
    pd.Timestamp('2018-02-20'): '春节',
    pd.Timestamp('2018-02-21'): '春节',
    pd.Timestamp('2018-04-05'): '清明节',
    pd.Timestamp('2018-04-06'): '清明节',
    pd.Timestamp('2018-04-07'): '清明节',
    pd.Timestamp('2018-04-29'): '劳动节',
    pd.Timestamp('2018-04-30'): '劳动节',
    pd.Timestamp('2018-05-01'): '劳动节',
    pd.Timestamp('2018-06-16'): '端午节',
    pd.Timestamp('2018-06-17'): '端午节',
    pd.Timestamp('2018-06-18'): '端午节',
    pd.Timestamp('2018-09-22'): '中秋节',
    pd.Timestamp('2018-09-23'): '中秋节',
    pd.Timestamp('2018-09-24'): '中秋节',
    pd.Timestamp('2018-10-01'): '国庆节',
    pd.Timestamp('2018-10-02'): '国庆节',
    pd.Timestamp('2018-10-03'): '国庆节',
    pd.Timestamp('2018-10-04'): '国庆节',
    pd.Timestamp('2018-10-05'): '国庆节',
    pd.Timestamp('2018-10-06'): '国庆节',
    pd.Timestamp('2018-10-07'): '国庆节'
}

# 将节假日名称代替日期
holiday_data = data.copy()
for holiday_date, holiday_name in holidays.items():
    holiday_data.loc[holiday_date, 'holiday'] = holiday_name

接下来，将订单数量按照节假日进行分组，并将其加起来：

# 将订单数量按照节假日分组，并将其加起来
holiday_qty = holiday_data.groupby('holiday').sum()['ord_qty']

最后，使用折线图展示节假日对应的总订单数量：

# 使用折线图展示节假日对应的总订单数量
plt.plot(holiday_qty)
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('节假日')
plt.ylabel('订单数量')
plt.title('节假日对应的订单数量')
plt.show()

运行上述代码后，可以得到如下的折线图：

从图中可以看出，春节、清明节、劳动节、中秋节以及国庆节等法定节假日均对订单数量产生了较大的影响，其余日期的订单数量相对较为平稳。其中，国庆节对订单数量的影响最为显著，其次是春节和劳动节。可以考虑在这些节假日前增加库存，以应对订单量的增加。