利用random 和 datetime 创建1个 WPF商店 2018年营业额模拟数据结构 DateFrame， 此结构（日期 date、销量 amount)。模拟数据随机生成共 365条，数据日期 date 起 于 2018-01-01 止于 2018-12-31，数据销量 amount 的取值范国为（300，6001之间

以下是基于 Python 的代码实现：

import random
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

start_date = datetime(2018, 1, 1)
end_date = datetime(2018, 12, 31)

dates = []
amounts = []

for i in range((end_date - start_date).days + 1):
    date = start_date + timedelta(days=i)
    amount = random.randint(300, 6001)
    dates.append(date)
    amounts.append(amount)

data = {'date': dates, 'amount': amounts}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.head())

代码中首先定义了起始日期和结束日期，然后使用循环遍历这段时间内的每一天，生成该天的日期和销量数据，并将其添加到对应的列表中。最后使用 Pandas 库将这些数据转换为 DataFrame 格式，并输出前五行数据作为示例。

相关问题

（1） 利用random和datetime创建1个WPF商店2018年营业额模拟数据结构DateFrame，此结构（日期date、销量amount）。模拟数据随机生成共365条，数据日期date起于2018-01-01止于2018-12-31，数据销量amount的取值范围为[300，600]之间

好的，我理解了你的要求。以下是实现代码：

import random
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

start_date = datetime(2018, 1, 1)
end_date = datetime(2018, 12, 31)

dates = pd.date_range(start_date, end_date).tolist()
amounts = [random.randint(300, 600) for _ in range(len(dates))]

df = pd.DataFrame({'date': dates, 'amount': amounts})
print(df.head())

这段代码中，我们首先定义了起始日期和结束日期。然后使用`pd.date_range`函数生成从起始日期到结束日期的所有日期，并将其转换为列表。接着我们使用列表推导式生成每个日期对应的销量数据。最后使用`pd.DataFrame`函数将两个列表转换为数据框，并打印前几行以检查数据是否正确。

1） 利用random和datetime创建1个WPF商店2018年营业额模拟数据结构DateFrame，此结构（日期date、销量amount）。模拟数据随机生成共365条，数据日期date起于2018-01-01止于2018-12-31，数据销 次 量amount的取值范围为[300，600]之间，如图1所示。 注意：sd=datetime.date(2020,1,1)产生2020-01-01当天日期，sd=sd+datetime.timedelta(days=1)增加一天。df=DataFrame(columns=['date','amount'])可用于创建初始结构DataFrame. 利用matplotlib生成柱状图，按月份进行统计，显示商店每月的销量情况，

好的，我可以帮你实现这个任务。首先，我们需要导入必要的库，包括random、datetime、pandas和matplotlib：

import random
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用以下代码生成随机数据，并将其存储在DataFrame中：

# 创建初始DataFrame结构
df = pd.DataFrame(columns=['date', 'amount'])

# 随机生成365条数据
start_date = datetime.date(2018, 1, 1)
for i in range(365):
    date = start_date + datetime.timedelta(days=i)
    amount = random.randint(300, 600)
    df = df.append({'date': date, 'amount': amount}, ignore_index=True)

接下来，我们可以按月份统计销量，并将结果存储在一个新的DataFrame中：

# 按月份统计销量
sales_by_month = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M')).sum()

# 重置索引列并添加月份列
sales_by_month = sales_by_month.reset_index()
sales_by_month['month'] = sales_by_month['date'].apply(lambda x: x.strftime('%b'))

最后，我们可以使用以下代码生成柱状图：

# 绘制柱状图
plt.bar(sales_by_month['month'], sales_by_month['amount'], color='b')

# 设置x轴标签和y轴标签
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')

# 设置图形标题
plt.title('Sales by Month')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以生成按月份统计商店销量的柱状图了。