df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['订单日期']).year sales_by_month = df.groupby(['year'])['数量'].sum() sales_by_month import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = ['2019', '2020'] y = [sales_by_month.loc[2019],sales_by_month.loc[2020]] # 创建画布和子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制柱状图 ax.bar(x, y) # 显示图形 plt.show()

这段代码的作用是：

1. 从数据框 df 中提取出订单日期列并将其转换为年份，存储在 df 的新列 year 中。
2. 根据年份对数量进行分组汇总，得到每年的销售总量，存储在 sales_by_month 变量中。
3. 使用 Matplotlib 库绘制了一个柱状图，横坐标为年份，纵坐标为销售总量。其中 x 和 y 分别为横纵坐标的数据。

相关问题

使用以下代码，在当前文件夹中生成某商场营业额模拟数据文件 data.csv。数据文件有两列，分别为“日期”和“营业额”。日期从2022-1-1开始，共365天，365条营业数据。 ``` import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据，写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1) ``` 依据以上生成的模拟数据文件，完成下面的任务： （1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。 （2）绘制折线图，显示该商场每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件 Te.jpg； （3）绘制柱状图，显示每个月份的营业额，并把图形保存为本地文件 Ye.jpg； （4）按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt； （5）按季度统计该商场 2022年的营业额数据，绘制饼状图显示2022年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件Je.jpg。 ## 四、实验结果

很抱歉，由于我是一个语言模型AI，无法直接生成本地文件，但我可以提供代码供你参考。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据并删除缺失值
df = pd.read_csv('data.csv').dropna()

# 将日期列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 绘制每天营业额的折线图
plt.plot(df['日期'], df['营业额'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('Te.jpg')

# 将日期列拆分成年月日三列
df['年'] = df['日期'].dt.year
df['月'] = df['日期'].dt.month
df['日'] = df['日期'].dt.day

# 按月份统计营业额
monthly_sales = df.groupby('月')['营业额'].sum()

# 绘制每个月份的营业额柱状图
plt.bar(monthly_sales.index, monthly_sales.values)
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('营业额')
plt.savefig('Ye.jpg')

# 计算每个月份的涨幅
monthly_increase = monthly_sales.pct_change()

# 找出涨幅最大的月份并写入文件
max_month = monthly_increase.idxmax()
with open('maxMonth.txt', 'w') as f:
    f.write(str(max_month))

# 按季度统计营业额
quarterly_sales = df.groupby(pd.Grouper(key='日期', freq='Q'))['营业额'].sum()

# 绘制饼状图显示季度营业额分布情况
plt.pie(quarterly_sales.values, labels=quarterly_sales.index, autopct='%1.1f%%')
plt.savefig('Je.jpg')

运行以上代码，会在当前文件夹中生成 Te.jpg、Ye.jpg 和 Je.jpg 三个图片文件，以及 maxMonth.txt 文件。其中 Te.jpg 显示每天的营业额情况，Ye.jpg 显示每个月份的营业额情况，Je.jpg 显示2022年4个季度的营业额分布情况，maxMonth.txt 中记录了涨幅最大的月份。

销售额 按照年份进行分组（groupby） 在各个年份的分组中按月份重新采样聚合（resample）

假设数据集的多层索引是年份（Year）和月份（Month），并且销售额数据存储在 Sales 列中，可以使用以下代码实现按照年份进行分组，并在各个年份的分组中按月份重新采样聚合：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('sales.csv', index_col=['Year', 'Month'])

# 按照年份进行分组
grouped = df.groupby('Year')

# 在各个年份的分组中按月份重新采样聚合
resampled = grouped['Sales'].resample('M').sum()

这里首先使用 `pd.read_csv` 方法读取数据集，并将年份和月份作为多层索引。然后，使用 `.groupby` 方法按年份进行分组，并将分组对象存储在 `grouped` 变量中。接着，对每一个分组使用 `.resample('M')` 方法按月份重新采样聚合，并对每一个分组中的销售额数据进行求和。最终，将聚合后的数据存储在 `resampled` 变量中。