Python 创建商店营业额模拟数据并对其分析
参考自Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例(附源码)
学校期末项目
创建商店营业额模拟数据并对其分析
一、创建数据
(1)添加“日期,商品名称,销售数量,商品单价,销售总价,代理商地区”字段;
(2)设置日期,开始日期:“2018年1月1日”,结束日期:“2018年12月31日”;
(3)设置4个商品名“可乐,牛奶,面包,方便面”;
(4)设置4个商品名对应价格“可乐:3.5,牛奶:4,面包:6,方便面:5.5”;
(5)设置4个代理商地区“厦门,福州,泉州,莆田”;
(6)生成1200条随机数据并存入data.csv。商品销售数量在100-1000之间随机产生;
二、分析数据
(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)使用matplotlib生成折线图,反应该商店2018年每天的营业额情况;
按代理商地区分组,生成各自的销量数据;
按日期进行分组,统计每个日期的总销售额,将日期列转换成datetime数据格式;
生成折线图:
(3)按月份进行统计,使用matplotlib绘制柱状图显示每个月份的营业额;
按月进行再分组,统计每个月的总销售额:
生成各地区月营业额柱形图:
(4)按月份进行统计,找出相邻两个月最大涨幅;
得到每月涨幅数据,求最大涨幅月份,并存入文件:
(5)按季度统计该商店2018年的营业额数据,使用matplotlib生成饼状图显示2018年4个季度的营业额分布情况;
得到每季度的营业额数据,并生成各地区季度营业额饼图:
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