python求csv文件中某一年的销售总额和客户总数

可以使用Python的pandas库读取csv文件，并对数据进行处理。以下是一个示例代码，可以计算特定年份的销售总额和客户总数：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为datetime类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 提取特定年份的数据
year = 2021
data = data[data['date'].dt.year == year]

# 计算销售总额和客户总数
revenue = data['revenue'].sum()
customers = data['customer'].sum()

print(f'Total revenue in {year} is: {revenue:.2f}')
print(f'Total number of customers in {year} is: {customers}')

需要根据实际csv文件的数据结构和列名进行相应的修改。

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python求csv文件中某一年的客户总数（顾客有重复）

如果需要计算某一年的客户总数，包括重复的客户，可以使用Python的pandas库读取csv文件，并对数据进行处理。以下是一个示例代码，可以计算特定年份的客户总数：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为datetime类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 提取特定年份的数据
year = 2021
data = data[data['date'].dt.year == year]

# 计算客户总数
customers = data['customer'].count()

print(f'Total number of customers in {year} is: {customers}')

需要注意的是，这种方式计算的客户总数包括了重复的顾客。如果需要计算去重后的顾客总数，可以使用`nunique()`函数：

unique_customers = data['customer'].nunique()
print(f'Total number of unique customers in {year} is: {unique_customers}')

需要根据实际csv文件的数据结构和列名进行相应的修改。