pandas车型销量分析

Pandas是一个强大的数据处理库，常用于Python编程中进行数据分析和清洗工作。对于车型销量分析，我们可以使用Pandas来加载、组织、处理车辆销售数据，包括但不限于以下几个步骤：

1. 数据加载：使用Pandas的`read_csv`或`read_excel`等函数从CSV或Excel文件中读取车型销量数据。

import pandas as pd
df_sales = pd.read_csv('car_sales_data.csv')

2. 数据清洗：检查并处理缺失值、异常值，以及统一数据格式（如日期时间格式）。

df_sales = df_sales.dropna()  # 删除缺失值
df_sales['sale_date'] = pd.to_datetime(df_sales['sale_date'])  # 转换日期列

3. 数据预处理：根据需求对数据进行分组（如按车型、地区等），然后计算每个车型的销量总和、平均值、最大值等统计指标。

grouped_sales = df_sales.groupby('model')['units_sold'].agg(['sum', 'mean', 'max'])

4. 数据可视化：使用Matplotlib或Seaborn将销售趋势和各车型表现绘制成图表，如折线图、柱状图或饼图。

import matplotlib.pyplot as plt
grouped_sales.plot(kind='bar')
plt.title('Car Sales by Model')
plt.xlabel('Model')
plt.ylabel('Units Sold')
plt.show()