已知csv表格,其中含有城市,省自治区,销售额三列数据,利用python代码绘制旭日图展示各城市及所属地区销售额综合情况

要绘制旭日图，我们需要使用`plotly`库。首先，我们需要安装`plotly`库，可以使用以下命令来安装：

pip install plotly

然后，我们需要读取csv文件，并按照地区和城市分组计算总销售额。这可以使用`pandas`库来完成。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 按照省份和城市分组计算销售额
grouped_data = data.groupby(['省自治区', '城市'])['销售额'].sum().reset_index()

# 将数据转换为适合绘制旭日图的格式
sunburst_data = {
    'labels': grouped_data['城市'],
    'parent': grouped_data['省自治区'],
    'values': grouped_data['销售额']
}

接下来，我们可以使用`plotly`库来绘制旭日图。以下是示例代码：

import plotly.express as px

# 绘制旭日图
fig = px.sunburst(sunburst_data, path=['parent', 'labels'], values='values')

# 显示图表
fig.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import plotly.express as px

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

# 按照省份和城市分组计算销售额
grouped_data = data.groupby(['省自治区', '城市'])['销售额'].sum().reset_index()

# 将数据转换为适合绘制旭日图的格式
sunburst_data = {
    'labels': grouped_data['城市'],
    'parent': grouped_data['省自治区'],
    'values': grouped_data['销售额']
}

# 绘制旭日图
fig = px.sunburst(sunburst_data, path=['parent', 'labels'], values='values')

# 显示图表
fig.show()

注意：这里的`'省自治区'`和`'城市'`是根据你的csv文件中的列名来确定的，如果你的列名不同，需要相应地修改代码。