武汉理工大学 python快餐数据查询

武汉理工大学的Python快餐数据查询项目是一个典型的数据处理和分析项目，旨在通过Python编程语言对快餐销售数据进行处理和分析。这个项目通常包括以下几个步骤：

1. **数据收集**：从各种数据源（如CSV文件、数据库、API等）收集快餐销售数据。
2. **数据清洗**：使用Python的pandas库对数据进行清洗，去除重复项、填补缺失值、处理异常值等。
3. **数据存储**：将清洗后的数据存储到数据库（如SQLite、MySQL等）或数据仓库中，以便后续查询和分析。
4. **数据分析**：使用Python的pandas、numpy等库对数据进行统计分析，生成各种报表和图表。
5. **数据可视化**：使用Matplotlib、Seaborn等库对分析结果进行可视化展示，帮助用户更直观地理解数据。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用Python进行快餐数据查询：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('fast_food_sales.csv')

# 数据清洗
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 数据查询
# 查询特定日期的销售额
specific_date_sales = data[data['date'] == '2023-10-01']['sales'].sum()
print(f"2023-10-01的销售额为: {specific_date_sales}")

# 数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 按月统计销售额
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['month'] = data['date'].dt.to_period('M')
monthly_sales = data.groupby('month')['sales'].sum()

# 绘制销售额折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(data=monthly_sales)
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()