利用pycharm对一个美国超市的数据进行数据处理以及模型可视化，其中包括的数据有Row ID Order ID Order Date Ship Date Ship Mode Customer ID Customer Name Segment Country City State Postal Code Region Product ID Category Sub-Category Product Name Sales Quantity Discount Profit且本数据是excel表格，地图是jpg格式 对这些数据进行清洗之后然后设计出相对印的扇形图柱形统计图以及美国地图每个地区的销售量等并给出完整项目的代码

首先，你可以使用Pandas库来进行数据处理和清洗。以下是一个示例代码，展示如何读取Excel数据、清洗数据并生成统计图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 数据清洗
# 假设你只需要处理Sales和Region列的数据
cleaned_data = data[['Sales', 'Region']].copy()

# 扇形图
sales_by_region = cleaned_data.groupby('Region')['Sales'].sum()
plt.pie(sales_by_region, labels=sales_by_region.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Sales by Region')
plt.show()

# 柱形统计图
sales_by_category = cleaned_data.groupby('Category')['Sales'].sum()
sales_by_category.plot(kind='bar')
plt.title('Sales by Category')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

# 美国地图的销售量可视化，需要使用第三方库，如Basemap或Folium
# 这里以Folium为例
import folium

# 创建地图对象
map_sales = folium.Map(location=[37, -95], zoom_start=4)

# 添加标记点
for index, row in cleaned_data.iterrows():
    folium.CircleMarker(
        location=[row['Lat'], row['Lon']],
        radius=row['Sales'] / 1000,  # 根据销售量设置圆圈的半径
        color='blue',
        fill=True,
        fill_color='blue'
    ).add_to(map_sales)

# 显示地图
map_sales.save('sales_map.html')

以上代码只是一个简单示例，你可以根据具体需求进行修改和补充。请确保将`your_excel_file.xlsx`替换为你的Excel文件的路径和名称，并安装所需的库（如pandas、matplotlib和folium）。

希望这能帮助到你！如有任何问题，请随时提问。