活动介绍

1.使用以下代码,在当前文件夹中生成某商场营业额模拟数据文件 data.csv。数据文件有两列,分别为“日期”和“营业额”。日期从2022-1-1开始,共365天,365条营业数据。 ``` import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据,写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1) ``` 依据以上生成的模拟数据文件,完成下面的任务: (1)使用pandas读取文件data.csv中的数据,创建DataFrame对象,并删除其中所有缺失值。 (2)绘制折线图,显示该商场每天的营业额情况,并把图形保存为本地文件 Te.jpg; (3)绘制柱状图,显示每个月份的营业额,并把图形保存为本地文件 Ye.jpg; (4)按月份进行统计,找出相邻两个月最大涨幅,并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt; (5)按季度统计该商场 2022年的营业额数据,绘制饼状图显示2022年4个季度的营业额分布情况,并把图形保存为本地文件Je.jpg。

时间: 2024-03-08 14:49:26 浏览: 157
任务(1): ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取数据并删除缺失值 df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace=True) ``` 任务(2): ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制折线图 plt.plot(df['日期'], df['营业额']) plt.title('Daily Sales') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.savefig('Te.jpg') plt.show() ``` 任务(3): ```python # 将日期列转换为DatetimeIndex对象 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) df.set_index('日期', inplace=True) # 按月份统计营业额 monthly_sales = df.resample('M').sum() # 绘制柱状图 plt.bar(monthly_sales.index.strftime('%b'), monthly_sales['营业额']) plt.title('Monthly Sales') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Sales') plt.savefig('Ye.jpg') plt.show() ``` 任务(4): ```python # 按月份统计营业额 monthly_sales = df.resample('M').sum() # 计算相邻两个月的涨幅 monthly_growth = monthly_sales.pct_change() # 找到涨幅最大的月份 max_month = monthly_growth['营业额'].idxmax().strftime('%b') # 将最大月份写入文件 with open('maxMonth.txt', 'w') as f: f.write(max_month) ``` 任务(5): ```python # 按季度统计营业额 quarterly_sales = df.resample('Q').sum() # 绘制饼状图 plt.pie(quarterly_sales['营业额'], labels=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'], autopct='%1.1f%%') plt.title('Quarterly Sales Distribution') plt.savefig('Je.jpg') plt.show() ``` 希望这些代码能够帮助您完成任务!如有任何问题,请随时联系我。
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