淘宝数据分析可视化 用Python完成淘宝数据分析,可视化并输出大一水平代码 某淘宝网店共有10款商品(商品名称自定义),模拟生成该网店2019年的 营业额数据,并将数据保存到磁盘文件data.csv。 使用pandas读取文件data.csv中的数据,使用matplotlib绘制出每一款 商品的销售额折线图。 按月份进行统计各商品的营业额,并绘制柱状图。 按季度统计各商品的营业额,并绘制饼状图。
时间: 2024-02-29 13:51:26 浏览: 431
以下是用 Python 完成淘宝数据分析可视化的代码,包括读取数据、绘制折线图、柱状图、饼状图等。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据并保存到 CSV 文件
data = {"商品名称": ["商品1", "商品2", "商品3", "商品4", "商品5", "商品6", "商品7", "商品8", "商品9", "商品10"],
"1月销售额": [10000, 12000, 8000, 9000, 11000, 15000, 12000, 13000, 10000, 8000],
"2月销售额": [11000, 13000, 9000, 10000, 12000, 16000, 13000, 14000, 11000, 9000],
"3月销售额": [12000, 14000, 10000, 11000, 13000, 17000, 14000, 15000, 12000, 10000],
"4月销售额": [13000, 15000, 11000, 12000, 14000, 18000, 15000, 16000, 13000, 11000],
"5月销售额": [14000, 16000, 12000, 13000, 15000, 19000, 16000, 17000, 14000, 12000],
"6月销售额": [15000, 17000, 13000, 14000, 16000, 20000, 17000, 18000, 15000, 13000],
"7月销售额": [16000, 18000, 14000, 15000, 17000, 21000, 18000, 19000, 16000, 14000],
"8月销售额": [17000, 19000, 15000, 16000, 18000, 22000, 19000, 20000, 17000, 15000],
"9月销售额": [18000, 20000, 16000, 17000, 19000, 23000, 20000, 21000, 18000, 16000],
"10月销售额": [19000, 21000, 17000, 18000, 20000, 24000, 21000, 22000, 19000, 17000],
"11月销售额": [20000, 22000, 18000, 19000, 21000, 25000, 22000, 23000, 20000, 18000],
"12月销售额": [21000, 23000, 19000, 20000, 22000, 26000, 23000, 24000, 21000, 19000]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("data.csv", index=False)
# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")
# 绘制折线图
for i in range(10):
plt.plot(df.iloc[i, 1:], label=df.iloc[i, 0])
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("销售额(元)")
plt.title("每一款商品的销售额折线图")
plt.legend()
plt.show()
# 统计各商品的月销售额并绘制柱状图
df_sum = df.iloc[:, 1:].sum()
plt.bar(df_sum.index, df_sum.values)
plt.xlabel("月份")
plt.ylabel("销售额(元)")
plt.title("按月份统计各商品的营业额")
plt.show()
# 统计各商品的季度销售额并绘制饼状图
quarter_sales = [df.iloc[:, i:i+3].sum().sum() for i in range(0, 12, 3)]
plt.pie(quarter_sales, labels=["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"])
plt.title("按季度统计各商品的营业额")
plt.show()
```
这个程序首先使用字典生成了一份模拟的淘宝网店销售额数据,并将其保存到 CSV 文件中。然后使用 pandas 库的 read_csv 方法读取数据,并使用 matplotlib 库绘制折线图、柱状图、饼状图等图表。
在绘制折线图时,使用 for 循环遍历每一款商品的销售额数据,并使用 plot 方法绘制折线图。在绘制柱状图时,先使用 iloc 方法选取除了第一列商品名称以外的所有列,然后使用 sum 方法计算每个月的销售额总和。最后使用 bar 方法绘制柱状图。在绘制饼状图时,先使用 iloc 方法选取每个季度的销售额数据,然后使用 sum 方法计算季度销售额总和。最后使用 pie 方法绘制饼状图。
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