绘制下列代码按月份划分的销售量饼图data_month = data.groupby(['月份','货品'])['数量'].sum().unstack() data_month

好的，您可以使用以下代码来绘制按月份划分的销售量饼图：

import matplotlib.pyplot as plt

data_month = data.groupby(['月份','货品'])['数量'].sum().unstack()

fig, axs = plt.subplots(nrows=len(data_month.index), figsize=(8, 12))

for i, (month, values) in enumerate(data_month.iterrows()):
    axs[i].pie(values, labels=values.index, autopct='%1.1f%%')
    axs[i].set_title(f"Month {month}")

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码首先通过 `groupby` 方法按照月份和货品对数据进行分组，并对数量进行求和，并使用 `unstack` 方法将数据转化为透视表形式。接着，我们使用 `subplot` 方法创建一个包含每个月份子图的画布，并在每个子图上绘制销售量饼图。最后，使用 `tight_layout` 方法调整子图排版，并使用 `show` 方法展示图形。

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电商销售数据分析python可视化代码

在电商销售数据分析中，Python是一种常用的工具，结合数据处理库如Pandas、NumPy，以及可视化库如Matplotlib、Seaborn或Plotly，可以进行数据清洗、分析并生成图表展示结果。这里是一个简单的例子，演示如何使用Python对电商销售数据进行清洗和基本可视化：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据（假设数据文件名为sales_data.csv）
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 数据清洗（例如去除缺失值）
data = data.dropna()

# 销售额统计
monthly_sales = data.groupby(data['date'].dt.month)['sales_amount'].sum()

# 绘制销售额月度分布柱状图
plt.figure(figsize=(10,6))
monthly_sales.plot(kind='bar', title='月度电商销售额')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 订单量按产品分类
product_orders = data.groupby('product')['order_count'].sum().reset_index()
top_products = product_orders.sort_values('order_count', ascending=False).head(10)

# 绘制Top 10产品订单量饼图
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.pie(product_orders['order_count'][:10], labels=top_products['product'][:10], autopct='%1.1f%%')
plt.title('Top 10产品订单比例')
plt.show()

超市商品销售数据分析

### 如何进行超市商品销售数据的分析

#### 数据收集与预处理
在开展超市商品销售数据分析之前，需先完成数据的收集、清洗和预处理工作。这一步骤对于后续的数据探索性分析至关重要，因为高质量的数据能够显著提高模型性能和分析结果的有效性[^1]。

import pandas as pd

# 假设已有一个CSV文件名为 'supermarket_sales.csv'
data = pd.read_csv('supermarket_sales.csv')

# 查看前几行记录了解数据结构
print(data.head())

# 处理缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 将日期字段转换成datetime类型以便于操作
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

#### 探索性数据分析 (EDA)
利用统计图表和技术手段来初步理解数据特征及其内部关系。例如，可以通过绘制柱状图展示不同月份销售额的变化情况；也可以创建饼图表示各类别产品的市场份额占比等。这些图形化表达形式不仅直观易懂，而且便于识别异常点或模式规律。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制每月总销售额折线图
monthly_sales = data.groupby([data['Date'].dt.year, data['Date'].dt.month])['Total'].sum()
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x=monthly_sales.index.get_level_values(1), y=monthly_sales.values)
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales Amount ($)')
plt.show()

# 展示各品类销量比例
category_distribution = data['Product line'].value_counts(normalize=True)*100
plt.pie(category_distribution, labels=category_distribution.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')  
plt.title('Category Distribution (%)')
plt.show()

#### 构建预测模型
基于历史交易记录建立机器学习算法以预测未来可能发生的事件，比如顾客是否会再次购买特定品牌的产品或是预计下个月某个类别的需求量将会增加多少等问题都可以借助于此方法得到解答。常用的回归树、随机森林和支持向量机都是不错的选择。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

X = data[['Unit price', 'Quantity']]
y = data['Total']

# 划分训练集测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
rmse = mse ** .5
print(f'Root Mean Squared Error: {round(rmse, 2)}')

#### 可视化呈现成果
最后阶段是将所得结论转化为易于理解和分享的形式——即制作精美的报表或者幻灯片演示文稿给到决策层审阅。此时可选用专业的商业智能软件如Tableau、Power BI 或 FineBI 来辅助实现这一目标[^4]。