编写代码:首先读取csv文件，然后提取日期中2015年的法定节假日，求出这几天的各种产品总需求量的平均值，绘制x轴为法定节假日日期，y轴为平均需求量的折线图

好的，我明白您的问题。以下是实现上述需求的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 筛选出2015年的法定节假日
holidays = df[((df['date'].dt.year == 2015) & (df['workday'] == 0))]

# 计算各种产品总需求量的平均值
mean_demand = holidays.groupby('date')['demand'].mean()

# 绘制折线图
plt.plot(mean_demand.index, mean_demand.values)
plt.xlabel('法定节假日日期')
plt.ylabel('平均需求量')
plt.show()

您可以将代码中的"data.csv"替换为您的csv文件名，然后运行代码以获取折线图。需要注意的是，此代码示例仅供参考，您需要根据自己的数据集和需求进行适当修改。

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编写代码:首先读取csv文件，然后提取日期年月日中，2015年的法定节假日，求出这几天的各种产品总需求量的平均值，绘制x轴为法定节假日日期，y轴为平均需求量的折线图

好的，您的问题我已经收到。根据您的描述，需要编写一个程序来读取csv文件，提取日期信息，并计算2015年法定节假日的各种产品总需求量的平均值，最后绘制折线图。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将日期信息转换为datetime格式，并提取年月日信息
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['year'] = data['date'].dt.year
data['month'] = data['date'].dt.month
data['day'] = data['date'].dt.day

# 筛选出2015年的数据和法定节假日
holiday = ['2015-01-01', '2015-01-02', '2015-01-03', '2015-02-18', '2015-02-19', '2015-02-20', 
           '2015-02-21', '2015-02-22', '2015-02-23', '2015-04-05', '2015-04-06', '2015-05-01', 
           '2015-06-20', '2015-06-21', '2015-06-22', '2015-09-27', '2015-10-01', '2015-10-02', 
           '2015-10-03', '2015-10-04', '2015-10-05', '2015-10-06', '2015-10-07', '2015-12-25']
df = data[(data['year']==2015) & (data['date'].isin(holiday))]

# 计算每个节假日的各种产品总需求量的平均值
mean_demand = df.groupby(['date']).mean()['demand']

# 绘制折线图
plt.plot(mean_demand.index, mean_demand.values)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Mean Demand')
plt.title('Mean Demand in 2015 Holidays')
plt.show()

这段代码首先读取csv文件，并将其中的日期信息转换为datetime格式，然后提取出年月日信息。接着，筛选出2015年的数据和法定节假日，并对每个节假日的各种产品总需求量取平均值。最后，通过matplotlib库绘制出x轴为法定节假日日期，y轴为平均需求量的折线图。

希望这个代码能够帮助您解决问题。如果您还有其他问题，请随时提出。