python可视化分析案例_Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例（附源码）

很高兴回答你的问题！以下是一个简单的Python数据分析和可视化案例，采用了pandas和matplotlib库。

本案例使用了一个名为"sales_data.csv"的销售数据集，该数据集包含了一家公司在2019年每个月的销售额和利润。我们将使用pandas来读取数据并计算每个月的总销售额和总利润，并使用matplotlib来绘制折线图来展示这些数据。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用pandas来读取"sales_data.csv"文件并将其存储在一个名为"sales_df"的DataFrame对象中：

sales_df = pd.read_csv("sales_data.csv")

接下来，我们可以使用pandas的groupby函数来计算每个月的总销售额和总利润：

monthly_sales = sales_df.groupby("Month")["Sales"].sum()
monthly_profit = sales_df.groupby("Month")["Profit"].sum()

最后，我们可以使用matplotlib来绘制折线图来展示这些数据：

plt.plot(monthly_sales.index, monthly_sales.values, label="Sales")
plt.plot(monthly_profit.index, monthly_profit.values, label="Profit")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Amount")
plt.title("Monthly Sales and Profit")
plt.legend()
plt.show()

完整的代码如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

sales_df = pd.read_csv("sales_data.csv")

monthly_sales = sales_df.groupby("Month")["Sales"].sum()
monthly_profit = sales_df.groupby("Month")["Profit"].sum()

plt.plot(monthly_sales.index, monthly_sales.values, label="Sales")
plt.plot(monthly_profit.index, monthly_profit.values, label="Profit")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Amount")
plt.title("Monthly Sales and Profit")
plt.legend()
plt.show()

希望这个案例对你有所帮助！如果你有任何问题，请随时问我。