现有某饭店营业额模拟数据文件data.csv,请完成下 列任务: 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,反映该饭店每天的营业额情况,并把图形保存 为本地文件first.jpg。(dpi要求600) 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。(dpi要求600) 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2017年的营业额数据,使用matplotlib 生成饼状图显示 2017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。 (dpi要求600
时间: 2024-03-17 21:40:59 浏览: 29
好的,我可以为您提供代码实现。请注意,在运行代码前,请确保已经安装了所需的库(pandas, matplotlib)。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 任务1:读取数据并删除缺失值
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna(inplace=True)
# 任务2:生成每天营业额折线图
fig1, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['date'], df['sales'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.title('每天营业额情况')
plt.savefig('first.jpg', dpi=600)
# 任务3:生成每月营业额柱状图
df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.month
monthly_sales = df.groupby('month')['sales'].sum()
fig2, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales)
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')
plt.title('每月营业额情况')
plt.savefig('second.jpg', dpi=600)
# 任务4:找出相邻两个月最大涨幅,并将涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt
monthly_growth = monthly_sales.pct_change()
max_growth = monthly_growth.rolling(window=2).max().dropna().max()
max_month = monthly_growth[monthly_growth == max_growth].index[0]
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
f.write(str(max_month))
# 任务5:生成2017年季度饼状图
df['quarter'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.quarter
quarterly_sales = df[df['date'].str.contains('2017')].groupby('quarter')['sales'].sum()
fig3, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
plt.pie(quarterly_sales, labels=['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('2017年季度营业额分布')
plt.savefig('third.jpg', dpi=600)
```
这份代码包含了任务1至任务5的实现。在运行代码后,您将得到:
- 第1个图表 `first.jpg`:反映该饭店每天的营业额情况
- 第2个图表 `second.jpg`:显示每个月份的营业额
- 文件 `maxMonth.txt`:包含相邻两个月最大涨幅的月份
- 第3个图表 `third.jpg`:显示2017年4个季度的营业额分布情况