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 次 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. 利用matplotlib生成柱状图，按月份进行统计，显示商店每月的销量情况，

好的，我可以帮你实现这个任务。首先，我们需要导入必要的库，包括random、datetime、pandas和matplotlib：

import random
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用以下代码生成随机数据，并将其存储在DataFrame中：

# 创建初始DataFrame结构
df = pd.DataFrame(columns=['date', 'amount'])

# 随机生成365条数据
start_date = datetime.date(2018, 1, 1)
for i in range(365):
    date = start_date + datetime.timedelta(days=i)
    amount = random.randint(300, 600)
    df = df.append({'date': date, 'amount': amount}, ignore_index=True)

接下来，我们可以按月份统计销量，并将结果存储在一个新的DataFrame中：

# 按月份统计销量
sales_by_month = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M')).sum()

# 重置索引列并添加月份列
sales_by_month = sales_by_month.reset_index()
sales_by_month['month'] = sales_by_month['date'].apply(lambda x: x.strftime('%b'))

最后，我们可以使用以下代码生成柱状图：

# 绘制柱状图
plt.bar(sales_by_month['month'], sales_by_month['amount'], color='b')

# 设置x轴标签和y轴标签
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')

# 设置图形标题
plt.title('Sales by Month')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以生成按月份统计商店销量的柱状图了。