import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = df = pd.read_csv('data.csv',usecols=['日期','营业额'],encoding = 'gb2312') df = pd.DataFrame(data) plt.figure() df1 = df df1['month'] = df1['日期'].map(lambda x:x[:x.rindex('-')]) #通过切片操作读取月份 df1 = df1.groupby(by='month',as_index=False).sum() plt.figure() df2 = df1.drop('month',axis=1).diff() #删除month一列后，作差 ##df2['营业额'] = pd.to_numeric(df2['营业额']) m = df2['营业额'].nlargest(1).keys()[0] with open(r'maxMonth.txt','w')as fp: fp.write(df1.loc[m,'month'])

这段代码导入了三个Python模块，分别是pandas、numpy和matplotlib.pyplot。接着从名为"data.csv"的文件中读取了日期和营业额两列数据，并将其存储在名为"data"的变量中。然后创建了一个名为“df”的数据框，将"data"中的数据存储在其中。

接下来，代码先将“df1”中的“日期”列进行了处理，通过“map”方法将每个日期字符串取出前面的年和月部分，再将其存储在名为“month”的新列中。然后使用“groupby”方法按照月份进行分组，并计算每个月份的营业额总和。结果存储在名为“df1”的数据框中。

接下来，代码创建了名为“df2”的新数据框，通过“drop”方法删除“df1”中的“month”列，并将结果存储在“df2”中。然后对“df2”中的“营业额”列进行差分操作，得到每个月营业额的增量。代码通过“nlargest”方法找到增量最大的月份，并将其存储在名为“m”的变量中。最后，代码将最大增量的月份写入名为“maxMonth.txt”的文件中。