monthly_revenue = data.groupby('month')['销量'].sum()

时间: 2023-10-07 16:08:41 浏览: 89
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directory.csv Employee_monthly_salary.csv titanic_train.csv

这是一段使用 Pandas 库对数据进行分组和聚合的代码，其中： - `data` 是一个包含销量数据的 Pandas DataFrame； - `groupby('month')` 方法将数据按照月份进行分组； - `['销量']` 选择分组后的数据中的“销量”列； - `sum()` 对每个月的销量数据进行求和。 这段代码的作用是对 DataFrame 中的销量数据按月份进行分组，并计算每个月的销量总和，最终生成一个包含月份和对应销量总和的 Pandas Series。这样可以方便地对销量数据按月份进行分析和可视化。
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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。 python 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。

df_month = df.groupby('月份').sum() # 绘制每个月份营业额的柱状图 plt.bar(df_month.index, df_month['营业额']) plt.title('Monthly revenue') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('Ye.jpg...

利用pandas解决以下问题：Input One line: a dict contains "Region", "Date" and "Sales".Output：Print a series, which contains the monthly sales revenue for each region.

monthly_sales = df.groupby([df.index.month, "Region"])["Sales"].sum() 4. 将结果转换成Series并打印出来： python monthly_sales_series = monthly_sales.unstack().T print(monthly_sales_series) ...

利用pandas解决以下问题：Input One line: a dict contains "Region", "Date" and "Sales". Output： Print a series, which contains the monthly sales revenue for each region.

monthly_sales = df.groupby([df.index.month, "Region"])["Sales"].sum() # 将结果转换为 pandas 系列并打印 print(monthly_sales) 输出结果： Date Region 1 A 100 B 200 2 A 150 B 250 3 A 300 B ...

设某饭店的营业额数据保存于文件 data.csv，写出完成下述要求的程序代码。 （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）使用 matplotlib 生成折线图，反应该饭店每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件 first.jpg； （3）按月份进行统计，使用 matplotlib 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 second.jpg； （4）按季度统计该饭店 2017 年的营业额数据，使用 matplotlib 生成饼状图显示 2017 年 4 个 季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件 third.jpg。

monthly_revenue = df.groupby('month')['revenue'].sum() plt.figure() plt.bar(monthly_revenue.index, monthly_revenue.values) plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Revenue') plt.title('Monthly Revenue') plt....

现有某饭店营业额模拟数据文件data.csv，请完成下 列任务： 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 使用matplotlib生成折线图，反映该饭店每天的营业额情况,并把图形保存 为本地文件first.jpg。（dpi要求600） ③ 按月份进行统计，使用matplotlib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second.jpg。（dpi要求600） 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 按季度统计该饭店2017年的营业额数据，使用matplotlib 生成饼状图显示 2017年4个季度的营业额分布情况,并把图形保存为本地文件third.jpg。 （dpi要求600）

monthly_revenue = data.groupby('month')['revenue'].sum() plt.bar(monthly_revenue.index, monthly_revenue.values) plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Revenue') plt.title('Monthly Revenue') plt.savefig('...

（1）编写程序使用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；使用matplotlib生成折线图，反应该饭店每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件first.jpg；按月份进行统计，使用matplotlib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second.jpg；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；按季度统计该饭店2017年的营业额数据，使用matplotlib生成饼状图显示2017年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件third.jpg

monthly_revenue = df.groupby('month')['revenue'].sum() # 柱状图 plt.bar(monthly_revenue.index, monthly_revenue) plt.title('Monthly Revenue') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('...

使用乘客和航班数据，编写Python代码，完成下述数据可视化的要求。 1. 分析年度乘客总量变化情况（折线图）。 2. 分析乘客在一年中各月份的分布（柱状图）。 3. 分析乘客的类别和比重（饼图）。 4. 分析影响航空公司收入的乘客的各项属性的重要性（雷达图）。

passenger_by_month = df.groupby('Month')['Passengers'].sum() plt.bar(passenger_by_month.index, passenger_by_month.values) plt.title('Monthly Total Passengers') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Total ...

有一份电商销售数据包含以下字段，含义如下: event_time，交易时间 order_id，订单id product_id，商品id category_id，类别id category_code，类别代码 brand，品牌 price, 价格 user_id, 用户id age，年龄 sex，性别 local，地理位置消费总情况 计算每月成交金额 计算每月消费人数 计算每天订单数量 计算每人单次平均消费金额画图

monthly_revenue = df.groupby(pd.Grouper(key='event_time', freq='M'))['price'].sum() # 计算每月消费人数 monthly_customers = df.groupby(pd.Grouper(key='event_time', freq='M'))['user_id'].nunique() # ...
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