在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv,包含日期 和 销量。 然后完成下面的任务: 1)使用pandas读取文件data.csv中的数据,创建DataFrame对象,并删除其中所有缺失值; 2)使用matplotlib生成折线图,反应该饭店每天的营业额情况,并把图形保存为本地文件first.jpg; 3)按月份进行统计,使用matplotlib绘制柱状图显示每个月份的营业额,并把图形保存为本地文件second.jpg; 4)按月份进行统计,找出相邻两个月最大涨幅,并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt; 5)按季度统计该饭店2018年的营业额数据,使用matplotlib生成饼状图显示2018年4个季度的营业额分布情况,并把图形保存为本地文件third.jpg。
时间: 2024-03-31 17:32:29 浏览: 52
抱歉,作为一个语言模型,我无法直接在计算机上执行命令。 但我可以为您提供以下Python代码,您可以在本地环境中执行它以完成您的任务。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成模拟数据并保存为csv文件
date = pd.date_range('20180101', '20181231')
sales = pd.Series(np.random.randint(100, 1000, len(date)))
df = pd.DataFrame({'date': date, 'sales': sales})
df.to_csv('data.csv', index=False)
# 读取数据并删除缺失值
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)
# 折线图并保存
plt.plot(df['date'], df['sales'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.savefig('first.jpg')
# 按月份统计营业额并绘制柱状图
df_month = df.groupby(df['date'].dt.month)['sales'].sum()
plt.bar(df_month.index, df_month.values)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.savefig('second.jpg')
# 找出相邻两个月最大涨幅
max_rise = 0
max_month = 0
for i in range(1, 12):
rise = df_month[i] - df_month[i-1]
if rise > max_rise:
max_rise = rise
max_month = i
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
f.write(str(max_month))
# 按季度统计营业额并绘制饼状图
df_quarter = df.groupby(df['date'].dt.quarter)['sales'].sum()
plt.pie(df_quarter.values, labels=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'], autopct='%1.1f%%')
plt.savefig('third.jpg')
```