根据不同产品成销售额分布图python函数

要根据不同的产品类别生成销售额（SalesAmount）的分布图，您可以使用Python中的Pandas和Matplotlib或Seaborn等可视化库来完成这一任务。

首先，加载数据集，并将“Date”列转换为datetime格式以方便后续可能的时间序列分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 将日期列转换为标准格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

然后，为了基于不同产品类别的销售情况创建图表，可以按“ProductCategory”分组并汇总每个类别的总销售额，接着使用matplotlib绘制柱状图或其他类型的图表展示这些信息：

# 按照产品类别分组并计算每个类别的总销售额
category_sales = df.groupby('ProductCategory')['SalesAmount'].sum()

# 使用matplotlib绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
category_sales.plot(kind='bar')
plt.title('Total Sales by Product Category')
plt.xlabel('Product Category')
plt.ylabel('Total Sales Amount')
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()

这段代码将会显示一个柱状图，展示了各个产品类别下的总销售额。如果您想进一步探索特定产品类别内的销售分布细节或者比较多个类别的分布差异，还可以考虑使用箱形图(boxplot)或是直方图(histogram)等方式来进行更深入的数据探索。