python数据分析与可视化实验2017饭店营业额模拟数据

好的，以下是一个Python数据分析与可视化实验，基于2017年某饭店的营业额模拟数据。我们将使用pandas和matplotlib来对数据进行分析和可视化。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入两个库：pandas和matplotlib。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 导入数据

我们使用pandas导入数据，数据为一个csv文件，文件名为hotel_sales.csv。以下是导入数据的代码：

df = pd.read_csv('hotel_sales.csv')

3. 数据清洗和处理

我们需要对数据进行清洗和处理，包括去除缺失值、重复值和添加新列。

首先，我们去除缺失值：

df = df.dropna(how='any')

接下来，我们去除重复值：

df = df.drop_duplicates()

最后，我们添加一列，计算每天的总销售额：

df['Total Sales'] = df['Room Sales'] + df['Food Sales'] + df['Other Sales']

4. 可视化呈现

我们使用matplotlib进行可视化呈现，绘制每天的总销售额的折线图。

plt.plot(df['Date'], df['Total Sales'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Total Sales in USD')
plt.title('Daily Sales')
plt.show()

结果如下图所示：


完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
df = pd.read_csv('hotel_sales.csv')

# 去除缺失值
df = df.dropna(how='any')

# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 添加新列
df['Total Sales'] = df['Room Sales'] + df['Food Sales'] + df['Other Sales']

# 绘制折线图
plt.plot(df['Date'], df['Total Sales'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Total Sales in USD')
plt.title('Daily Sales')
plt.show()

希望这个案例对你有所帮助！