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)
时间: 2024-03-12 08:48:58 浏览: 37
很抱歉,我是一个语言模型,没有本地环境进行代码运行和文件保存。但是,我可以为您提供相应的代码,您可以将其复制到本地环境中进行运行。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据,并删除缺失值
data = pd.read_csv('data.csv').dropna()
# 折线图
plt.plot(data['date'], data['revenue'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Revenue')
plt.title('Daily Revenue')
plt.savefig('first.jpg', dpi=600)
plt.show()
# 柱状图
data['month'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.month
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('second.jpg', dpi=600)
plt.show()
# 最大涨幅
max_increase = 0
max_month = ''
for i in range(1, 12):
increase = monthly_revenue[i+1] - monthly_revenue[i]
if increase > max_increase:
max_increase = increase
max_month = str(i+1) + '月'
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
f.write(max_month)
# 饼状图
data['quarter'] = pd.to_datetime(data['date']).dt.quarter
quarterly_revenue = data.groupby('quarter')['revenue'].sum()
labels = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
explode = [0.1, 0, 0, 0]
plt.pie(quarterly_revenue.values, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2017 Quarterly Revenue')
plt.savefig('third.jpg', dpi=600)
plt.show()
```
请注意,此代码需要在包含`data.csv`文件的目录下运行。