将csv中的数据按月初，月中，月末相加的代码 再求三条对应的需求量的折线图

以下是将CSV文件中的数据分别按月初、月中和月末相加的Python代码示例：

import pandas as pd

# 加载CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

# 计算月初、月中和月末的日期
df['month_start'] = df['date'].dt.to_period('M').dt.start_time
df['month_mid'] = df['date'].dt.to_period('M').dt.start_time + pd.offsets.Day(14)
df['month_end'] = df['date'].dt.to_period('M').dt.end_time

# 根据日期将数据分组并计算总数
result = df.groupby(['month_start', 'month_mid', 'month_end']).sum()

# 输出结果
print(result)

如果你的 CSV 文件结构不同，你可能需要对代码进行适当修改。

接下来是绘制三条对应需求量的折线图的示例代码（使用 Matplotlib 库）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制月初、月中和月末的需求量折线图
plt.plot(result.index.get_level_values('month_start'), result['demand'], label='Month Start')
plt.plot(result.index.get_level_values('month_mid'), result['demand'], label='Month Mid')
plt.plot(result.index.get_level_values('month_end'), result['demand'], label='Month End')

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('Demand by Month')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Demand')

# 显示图例和图表
plt.legend()
plt.show()

同样地，需要根据你的数据进行适当的修改。