利用python写一个快递需求数据分析可视化模板

好的，以下是一个简单的快递需求数据分析可视化模板的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 数据分析
total_orders = data.shape[0]
total_customers = data['customer_id'].nunique()
total_income = data['income'].sum()
average_income = data['income'].mean()

# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Orders by Month')
orders_by_month = data.groupby('month')['order_id'].count()
orders_by_month.plot(kind='bar')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Income by Month')
income_by_month = data.groupby('month')['income'].sum()
income_by_month.plot(kind='bar')

plt.show()

上面的代码假设你的数据已经存储在一个名为 `data.csv` 的文件中。在代码中，我们首先使用 Pandas 库读取数据，然后进行了一些数据清洗，例如删除了缺失值。接下来，我们对数据进行了一些简单的分析，例如计算了订单总数、客户总数、总收入和平均收入。最后，我们使用 Matplotlib 库进行了数据可视化，画出了每个月的订单数量和收入情况。

当然，这只是一个简单的模板，你可以根据自己的需求对代码进行修改，例如添加更多的分析和可视化，或者使用其他的数据分析和可视化库。