利用csv、random和datetime创建某个商店2023年营业额模拟数据文件data.csv,此文件中包含两列数据(日期date、销量amount)。模拟数据随机生成共365条,数据日期date起于2023-01-01止于2023-12-31,数据销量amount的取值范围为[300,600]之间。并完成以下工作:(1)利用pandas读取文件data.csv中数据,创建1个行列索引的数据结构DataFrame,并删除其中的所有缺失值。(2)利用matplotlib生成折线图,按月份进行统计,显示商店每月的销量情况,并把图形保存为本地文件month_amount_bar.png。同时,找出相邻两个月最大涨幅,并把涨幅最大的月份写入到文件maxMonth.txt中
时间: 2024-03-22 16:42:29 浏览: 168
Python实现将MySQL数据库表中的数据导出生成csv格式文件的方法
好的,我会根据你的要求进行操作。以下是Python代码实现:
```python
import csv
import random
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成模拟数据
start_date = datetime(2023, 1, 1)
end_date = datetime(2023, 12, 31)
delta = timedelta(days=1)
data = []
while start_date <= end_date:
amount = random.randint(300, 600)
data.append((start_date.strftime('%Y-%m-%d'), amount))
start_date += delta
# 将数据写入CSV文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['date', 'amount'])
writer.writerows(data)
# 读取数据并删除缺失值
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.dropna()
# 按月份统计销量并绘制折线图
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['month'] = df['date'].dt.month
monthly_sales = df.groupby('month')['amount'].sum()
monthly_sales.plot(kind='line', xticks=range(1, 13), xlim=(1, 12))
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.title('Monthly Sales Amount of the Store in 2023')
plt.savefig('month_amount_bar.png')
# 找出相邻两个月最大涨幅并写入文件
max_increase = 0
max_month = ''
for i in range(1, 12):
increase = monthly_sales[i+1] - monthly_sales[i]
if increase > max_increase:
max_increase = increase
max_month = str(i+1)
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
f.write(max_month)
```
在上述代码中,我们首先使用`datetime`模块生成了从2023-01-01到2023-12-31的日期序列,并在每个日期上生成了一个随机销量。然后,我们将数据写入CSV文件,并使用`pandas`库读取数据并删除缺失值。
接下来,我们将销量按月份进行统计,并使用`matplotlib`库生成折线图。在生成的图表中,我们使用了`xticks`设置X轴刻度、`xlim`设置X轴范围、`xlabel`设置X轴标签、`ylabel`设置Y轴标签、`title`设置标题,并使用`savefig`保存图形为PNG文件。
最后,我们计算了相邻两个月的销量增长量,并找出了增长量最大的月份,并将该月份写入了文件`maxMonth.txt`中。
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