supermarket_sales - sheet1.csv文件预处理，数据分析可视化

好的，首先我们需要读取数据文件并进行预处理。以下是一个使用 Pandas 库对 supermarket_sales - sheet1.csv 文件进行预处理的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('supermarket_sales - sheet1.csv')

# 去掉重复的行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 去掉缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 查看数据信息
print(df.info())

# 查看数据统计信息
print(df.describe())

在这个示例中，我们使用 Pandas 库的 `read_csv()` 函数读取了 supermarket_sales - sheet1.csv 文件，并使用 `drop_duplicates()` 和 `dropna()` 函数分别去掉了重复的行和缺失值。然后我们使用 `info()` 函数查看了数据信息，使用 `describe()` 函数查看了数据统计信息。你可以根据自己的需求进行修改。

接下来，我们可以进行数据分析和可视化。以下是一个使用 Matplotlib 和 Seaborn 库进行数据分析和可视化的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 统计销售额前十的产品类别
top10_category = df.groupby('Product line')['Total'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

# 绘制销售额前十产品类别的条形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('Top 10 Product Categories by Sales')
sns.barplot(x=top10_category, y=top10_category.index, palette='Blues_r')
plt.xlabel('Sales')
plt.ylabel('Product Category')
plt.show()

# 统计每个小时的销售额
hourly_sales = df.groupby('Hour')['Total'].sum()

# 绘制每个小时的销售额折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('Hourly Sales')
sns.lineplot(x=hourly_sales.index, y=hourly_sales.values)
plt.xlabel('Hour')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

# 统计每个国家的销售额
country_sales = df.groupby('Country')['Total'].sum().sort_values(ascending=False)

# 绘制每个国家的销售额饼图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('Sales by Country')
plt.pie(country_sales.values, labels=country_sales.index, autopct='%1.1f%%')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用 Pandas 库的 `groupby()` 函数对数据进行分组统计，并使用 Matplotlib 和 Seaborn 库进行可视化。我们统计了销售额前十的产品类别，并使用 Seaborn 库的 `barplot()` 函数绘制了条形图；统计了每个小时的销售额，并使用 Seaborn 库的 `lineplot()` 函数绘制了折线图；统计了每个国家的销售额，并使用 Matplotlib 库的 `pie()` 函数绘制了饼图。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。