(1) 利用random和datetime创建1个WPF商店2018年营业额模拟数据结构DateFrame,此结构(日期date、销量amount)。模拟数据随机生成共365条,数据日期date起于2018-01-01止于2018-12-31,数据销量amount的取值范围为[300,600]之间,如图1所示。 注意:sd=datetime.date(2020,1,1)产生2020-01-01当天日期,sd=sd+datetime.timedelta(days=1)增加一天。df=DataFrame(columns=['date','amount'])可用于创建初始结构DataFrame.
时间: 2024-03-16 07:47:35 浏览: 217
好的,以下是实现代码:
import random
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
start_date = datetime(2018, 1, 1)
end_date = datetime(2018, 12, 31)
df = pd.DataFrame(columns=['date', 'amount'])
for i in range((end_date - start_date).days + 1):
date = start_date + timedelta(days=i)
amount = random.randint(300, 600)
df.loc[i] = [date, amount]
print(df.head())
这段代码中,我们首先定义了起始日期和结束日期。然后创建一个空的数据框,其中包含两列:日期和销量。接着我们使用循环遍历每一天,生成日期和销量的随机值,并将其添加到数据框中。最后打印前几行以检查数据是否正确。
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利用csv、random和datetime创建1个WPF商店2018年营业额模拟数据文件data.csv,此文件中包含两列数据((1)期date、销量amount)。模拟数据随机生成共365条,数据日期date起于2018-01-01止于2018-12-31,数据销量amount的取值范围为[300,600]之间,如图3-1所示。
好的,这是一个需要编写python代码的任务,我会尽力解答。
你需要先安装pandas库。在命令行中输入:
pip install pandas
然后,你可以使用以下代码生成data.csv文件:
import pandas as pd
import random
from datetime import datetime, timedelta
# 定义起始日期和结束日期
start_date = datetime(2018, 1, 1)
end_date = datetime(2018, 12, 31)
# 生成日期序列
date_list = [start_date + timedelta(days=i) for i in range((end_date - start_date).days + 1)]
# 生成销量序列
amount_list = [random.randint(300, 600) for _ in range(len(date_list))]
# 构建DataFrame
data = pd.DataFrame({'date': date_list, 'amount': amount_list})
# 将日期格式化为字符串
data['date'] = data['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
# 将数据保存为csv文件
data.to_csv('data.csv', index=False)
这段代码会生成一个名为data.csv的文件,其中包含两列数据:date和amount,共365条数据,date的取值范围为2018-01-01至2018-12-31,amount的取值范围为[300,600]之间。
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。
好的,我来逐步解答您的问题:
- 利用csv、random和datetime创建模拟数据文件data.csv
import csv
import random
from datetime import datetime, timedelta
# 设置随机数种子,保证每次生成的数据是一样的
random.seed(2023)
# 创建csv文件并写入数据
with open('data.csv', mode='w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['date', 'amount'])
start_date = datetime.strptime("2023-01-01", "%Y-%m-%d")
for i in range(365):
delta = timedelta(days=i)
date = start_date + delta
amount = random.randint(300, 600)
writer.writerow([date.strftime("%Y-%m-%d"), amount])
- 利用pandas读取文件data.csv中数据,创建DataFrame,并删除其中的所有缺失值。
import pandas as pd
# 读取csv文件并创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)
- 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。
import matplotlib.pyplot as plt
# 按月份进行分组统计
df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.month
grouped = df.groupby('month').sum()
# 生成折线图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.plot(grouped.index, grouped['amount'], marker='o', label='Sales')
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Amount')
ax.set_title('Sales by Month in 2023')
plt.xticks(grouped.index)
ax.legend()
# 保存图形为文件
plt.savefig('month_amount_bar.png')
# 找出相邻两个月最大涨幅
max_increase = 0
max_month = None
for i in range(1, len(grouped)):
increase = grouped.iloc[i]['amount'] - grouped.iloc[i-1]['amount']
if increase > max_increase:
max_increase = increase
max_month = grouped.index[i]
# 将涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt中
with open('maxMonth.txt', mode='w') as f:
f.write(str(max_month))
以上就是完整的代码,您可以将其保存为一个.py文件并运行。
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