import csv import pandas as pd import random with open('data.csv','a',encoding='utf-8') as csvfile: fieldnames = ['产品','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12'] writer=csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=fieldnames) good=["毛巾","香皂","洗发水","护发素","口杯","梳子","水桶","洗衣粉","牙刷","口罩"] for x in range(0,10): product=good[x] a=random.randint(10,70) b=random.randint(10,70) c=random.randint(10,70) d=random.randint(10,70) e=random.randint(10,70) f=random.randint(10,70) g=random.randint(10,70) h=random.randint(10,70) i=random.randint(10,70) j=random.randint(10,70) k=random.randint(10,70) l=random.randint(10,70) data=[{'产品':product,'1':a,'2':b,'3':c,'4':d,'5':e,'6':f,'7':g,'8':h,'9':i,'10':j,'11':k,'12':l}] with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile: for row in data: csvwriter = csv.writer(csvfile) csvwriter.writerow(row) df=pd.DataFrame(data) df.to_csv('data.csv',index=False) print(df)

这段代码是用来生成随机数据，并将数据写入到一个CSV文件中，然后用Pandas将数据读取出来，并打印出来。具体来说，代码中首先定义了需要生成的产品名称和各个月份的销售量字段名，然后使用随机函数生成每个产品在每个月份的销售量，将数据写入到CSV文件中。接着使用Pandas将数据读取出来，并将数据打印出来。需要注意的是，该代码中写入CSV文件的方式是采用追加的方式打开文件，因此如果多次执行该代码，将会在同一个CSV文件中追加新的数据。

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import csv import random import datetime import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt fn = 'data.csv' with open(fn,'w',encoding = 'utf-8') as fp: wr = csv.writer(fp) wr.writerow(['日期','营业额']) startDate = datetime.date(2022,1,1) for i in range(365): amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate),amount]) startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1)

这段代码是用于生成一个包含一年销售数据的CSV文件的Python代码，具体解释如下：

1. 导入csv、random、datetime和pandas库。

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

2. 设置CSV文件名和表头，打开CSV文件并写入表头。

fn = 'data.csv'
with open(fn,'w',encoding = 'utf-8') as fp:
    wr = csv.writer(fp)
    wr.writerow(['日期','营业额'])

3. 设置开始日期为2022年1月1日，循环365次，每次生成一个随机数作为营业额，并将日期和营业额写入CSV文件中。

    startDate = datetime.date(2022,1,1)
    for i in range(365):
        amount = 500 + i*5 + random.randrange(100)
        wr.writerow([str(startDate),amount])
        startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1)

4. 结束CSV文件的写入操作。

fp.close()

这段代码可以用于生成一个包含一年销售数据的CSV文件，然后可以使用pandas和matplotlib库来读取和绘制数据。

（http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min. csv）和平台中代码资源 （http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min. txt）import pandas as pd from io import StringIO from urllib import request data = request.urlopen(url).read().decode(encoding='utf-8') dlists = [rw for rw in StringIO(data)]

以下是补充完成的代码：

import pandas as pd
from io import StringIO 
from urllib import request

url_csv = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.csv"
url_txt = "http://bf1.chinazdap.com/skill-help/bigdata/slrh/dongting_investment_min.txt"

data_csv = request.urlopen(url_csv).read().decode(encoding='utf-8')
dlists_csv = [rw for rw in StringIO(data_csv)]

data_txt = request.urlopen(url_txt).read().decode(encoding='utf-8')
dlists_txt = [rw for rw in StringIO(data_txt)]

这段代码将从给定的CSV和TXT链接导入数据，并将其存储在dlists_csv和dlists_txt中。你可以根据需要进一步处理这些数据。