python可视化分析案例_Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例（附源码）

很高兴为您解答。以下是一个Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例的示例：

该案例是基于一个电商网站的销售数据，通过数据分析和可视化来探索以下问题：
1. 该电商网站的销售情况如何？
2. 不同时间维度的销售情况如何？
3. 不同产品类别的销售情况如何？
4. 不同地区的销售情况如何？

代码实现如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 1. 该电商网站的销售情况如何？
# 计算总销售额
total_sales = data['销售额'].sum()
print('总销售额为：%.2f 元' % total_sales)

# 计算总订单数
total_orders = data['订单号'].nunique()
print('总订单数为：%d' % total_orders)

# 计算平均客单价
avg_order_price = total_sales / total_orders
print('平均客单价为：%.2f 元' % avg_order_price)

# 2. 不同时间维度的销售情况如何？
# 按月份统计销售额
monthly_sales = data.groupby(pd.Grouper(key='下单时间', freq='M'))['销售额'].sum()
monthly_sales.plot(kind='bar')
plt.title('月度销售情况')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额（元）')
plt.show()

# 按星期统计销售额
daily_sales = data.groupby(pd.Grouper(key='下单时间', freq='D'))['销售额'].sum()
weekly_sales = daily_sales.resample('W').sum()
weekly_sales.plot(kind='line')
plt.title('星期销售情况')
plt.xlabel('星期')
plt.ylabel('销售额（元）')
plt.show()

# 3. 不同产品类别的销售情况如何？
# 统计不同产品类别的销售额
category_sales = data.groupby('产品类别')['销售额'].sum()
category_sales.plot(kind='pie', autopct='%.2f%%')
plt.title('产品类别销售情况')
plt.show()

# 4. 不同地区的销售情况如何？
# 统计不同地区的销售额
region_sales = data.groupby('收货地址')['销售额'].sum()
region_sales.plot(kind='bar')
plt.title('地区销售情况')
plt.xlabel('地区')
plt.ylabel('销售额（元）')
plt.show()

以上代码实现了四个问题的探索，分别是总销售额、总订单数、平均客单价的计算，不同时间维度的销售情况的可视化，不同产品类别的销售情况的可视化，不同地区的销售情况的可视化。您可以根据需要进行修改和扩展，希望对您有所帮助！