python可视化写出图书馆系统超期和临期查询代码

好的，下面是用 Python 可视化写出图书馆系统超期和临期查询的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图书借阅信息数据
df = pd.read_csv('borrow_info.csv')

# 计算借阅超期天数，新增一列 'overdue_days'
df['overdue_days'] = df['return_date'] - df['due_date']
df['overdue_days'] = df['overdue_days'].apply(lambda x: x.days if x.days > 0 else 0)

# 计算借阅临期天数，新增一列 'left_days'
df['left_days'] = df['due_date'] - df['borrow_date']
df['left_days'] = df['left_days'].apply(lambda x: x.days)

# 统计借阅超期的数量
overdue_counts = df['overdue_days'].value_counts()

# 统计借阅临期的数量
left_counts = df['left_days'].value_counts()

# 绘制借阅超期天数的柱状图
plt.bar(overdue_counts.index, overdue_counts.values)
plt.xlabel('超期天数')
plt.ylabel('借阅数量')
plt.title('借阅超期天数分布')

# 绘制借阅临期天数的柱状图
plt.bar(left_counts.index, left_counts.values)
plt.xlabel('临期天数')
plt.ylabel('借阅数量')
plt.title('借阅临期天数分布')

在这个代码中，我们使用了 Pandas 库处理数据，使用了 Matplotlib 库绘制柱状图。

在代码中，首先读取了图书借阅信息数据，然后计算出每本图书的借阅超期天数，并新增一列