python数据分析案例

以下是一个简单的 Python 数据分析案例：

假设你有一个 CSV 文件，其中包含销售数据。每一行都表示一个销售记录，包括日期、销售额和销售员姓名。你想要分析这些数据并回答以下问题：

1. 这个月的总销售额是多少？
2. 哪个销售员销售额最高？
3. 每个销售员的销售额是多少？

下面是一个可能的解决方案：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 计算总销售额
total_sales = sales_data['sales'].sum()
print('总销售额：', total_sales)

# 查找销售额最高的销售员
top_salesperson = sales_data.groupby('salesperson').sum().sort_values(by='sales', ascending=False).index[0]
print('销售额最高的销售员：', top_salesperson)

# 计算每个销售员的销售额
sales_by_person = sales_data.groupby('salesperson').sum()['sales']
print('每个销售员的销售额：\n', sales_by_person)

该代码使用 Pandas 库来读取 CSV 文件，并使用简单的数据聚合来计算总销售额和每个销售员的销售额。它还使用 Pandas 的 groupby 函数来查找销售额最高的销售员。