写一份基于python的汽车销量可视化分析的代码

好的，下面是一个简单的Python代码示例，用于基于pandas库读取汽车销售数据，然后使用matplotlib进行数据可视化分析。假设我们有一个CSV文件，名为car_sales.csv，其中包含"品牌", "年份", "销量"等字段。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 读取数据
df_car_sales = pd.read_csv('car_sales.csv')

# 2. 数据清洗和预处理
# 假设销量是一个数值列，需要检查缺失值
df_car_sales = df_car_sales.dropna(subset=['销量'])

# 3. 按年份分组并计算总销量
yearly_sales = df_car_sales.groupby('年份')['销量'].sum()

# 4. 绘制折线图展示销量变化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(yearly_sales.index, yearly_sales.values)
plt.title('汽车年度销量趋势')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销量')
plt.grid(True)
plt.show()

# 5. 对某个品牌的数据进行分析
brand = '特斯拉'  # 假设这是一个特定的品牌名
brand_sales = df_car_sales[df_car_sales['品牌'] == brand]
brand_yearly_sales = brand_sales.groupby('年份')['销量'].sum()
plt.figure()
plt.plot(brand_yearly_sales.index, brand_yearly_sales.values)
plt.title(f'{brand}的年度销量趋势')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销量')
plt.legend([brand])
plt.show()

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