用jupyter制作一个python数据分析大作业

时间: 2023-11-28 09:32:57 浏览: 111
好的,我可以给你提供一个简单的数据分析项目,你可以在Jupyter中实现它。 假设你有一份销售数据的CSV文件,其中包括日期、产品名称、销售量和销售额。你的任务是对数据进行分析,并回答以下问题: 1. 哪个产品的销售量最高? 2. 哪个产品的销售额最高? 3. 最畅销的月份是哪个月? 4. 总销售量和总销售额是多少? 下面是实现这个项目的步骤: 1. 导入所需的库,如pandas和matplotlib。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 读取CSV文件并将其存储在DataFrame中。 ```python df = pd.read_csv('sales_data.csv') ``` 3. 确定每个产品的销售量和销售额。 ```python product_sales = df.groupby('Product')['Quantity', 'Sales'].sum() ``` 4. 确定销售量最高的产品。 ```python top_selling_product = product_sales['Quantity'].idxmax() print("Top selling product by quantity: ", top_selling_product) ``` 5. 确定销售额最高的产品。 ```python top_revenue_product = product_sales['Sales'].idxmax() print("Top selling product by revenue: ", top_revenue_product) ``` 6. 确定最畅销的月份。 ```python df['Month'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.month monthly_sales = df.groupby('Month')['Quantity'].sum() best_month = monthly_sales.idxmax() print("Best selling month: ", best_month) ``` 7. 计算总销售量和总销售额。 ```python total_quantity = df['Quantity'].sum() total_sales = df['Sales'].sum() print("Total quantity sold: ", total_quantity) print("Total sales revenue: $", total_sales) ``` 8. 可视化数据,以更好地理解它。 ```python product_sales.plot(kind='bar') plt.title('Sales by Product') plt.xlabel('Product') plt.ylabel('Sales') plt.show() monthly_sales.plot(kind='line') plt.title('Monthly Sales') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Quantity Sold') plt.show() ``` 这些步骤将让你完成一个简单的数据分析项目,并使用Jupyter Notebook进行实现。

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