Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例

问题描述:运行下面的程序,在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv

然后完成下面的任务:

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)使用matplotlib生成折线图,反应该饭店每天的营业额情况,并把图形保存为本地文件first.jpg;

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,并把图形保存为本地文件second.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)按季度统计该饭店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,并把图形保存为本地文件third.jpg。

问题解决参考代码:

生成的first.jpg效果:

生成的second.jpg效果:

生成的third.jpg效果:

原文地址:https://www.cnblogs.com/huohuohuo1/p/9058328.html

时间: 2024-08-30 04:14:19

Python+pandas+matplotlib数据分析与可视化案例的相关文章

python的matplotlib的热门可视化动图

1.图 2.代码 import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib.animation as animation #导出数据,当然这个数据也可以是直接在网上下载,是的有点慢 #网址:https://gist.githubusercontent.com/johnburnmurdoch/419

高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用库

课程简介:? ? 课程风格通俗易懂,真实案例实战.精心挑选真实的数据集为案例,通过Python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例.课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例.算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习.旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例. ------------------

Python——数据分析,Numpy,Pandas,matplotlib

由于图片内容太多,请拖动至新标签页再查看 Python--数据分析,Numpy,Pandas,matplotlib 原文地址:https://www.cnblogs.com/Jery-9527/p/10804069.html

python数据分析实战-第7章-用matplotlib实现数据可视化

第7章 用matplotlib实现数据可视化 149 7.1 matplotlib库 149 7.2 安装 150 7.3 IPython和IPython QtConsole 150 7.4 matplotlib架构 151 7.4.1 Backend层 152 7.4.2 Artist层 152 7.4.3 Scripting层(pyplot) 153 7.4.4 pylab和pyplot 153 7.5 pyplot 154 7.5.1 生成一幅简单的交互式图表 154 123 import

基于Python数据分析与机器学习案例实战教程

课程--基于Python数据分析与机器学习案例实战教程 分享网盘下载--https://pan.baidu.com/s/1jHSaRAY 密码: xk37 课程背景基于数据分析与机器学习领域,使用python作为课程的实战语言,随着大数据与人工智能领域日益火爆,数据分析和机器学习建模成了当下最热门的技术,课程旨在帮助同学们快速掌握python数据分析包以及经典机器学习算法并通过对真实数据集分析进行实战演示. 课程风格通俗易懂,基于真实数据集案例实战. 主体课程分成三个大模块 (1)python数

Python数据分析及可视化的基本环境

首先搭建基本环境,假设已经有Python运行环境.然后需要装上一些通用的基本库,如numpy, scipy用以数值计算,pandas用以数据分析,matplotlib/Bokeh/Seaborn用来数据可视化.再按需装上数据获取的库,如Tushare(http://pythonhosted.org/tushare/),Quandl(https://www.quandl.com/)等.网上还有很多可供分析的免费数据集(http://www.kdnuggets.com/datasets/index.

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(2) --- Pandas 基础

在这个用 Python 和 Pandas 实现数据分析的教程中, 我们将明确一些 Pandas 基础知识. 加载到 Pandas Dataframe 的数据形式可以很多, 但是通常需要能形成行和列的数据集. 所以可以是如下的 dictionary 的形式: web_stats = {'Day':[1,2,3,4,5,6], 'Visitors':[43,34,65,56,29,76], 'Bounce Rate':[65,67,78,65,45,52]} 我们可以通过如下方式把这个 dictio

Python进阶(四十)-数据可视化の使用matplotlib进行绘图

Python进阶(四十)-数据可视化の使用matplotlib进行绘图 前言 ??matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包.我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象,并介绍如何使用这些对象来实现绘图.实际上,matplotlib的对象体系严谨而有趣,为使用者提供了巨大的发挥空间.用户在熟悉了核心对象之后,可以轻易的定制图像.matplotlib的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例.即使你不是Python程序员,你也可以从文中

如何使用Python搞定数据分析

大数据是当前比较火的方向,依托于这一行业,互联网公司对数据分析人员需求也逐年递增,数据分析师也成为是当前比较火的从业方向. 数据是企业数字资产,如何让这些资产转化为实际价值? 通过数据分析工具或者数据分析人员对数据进行挖掘,挖掘潜在价值,为指导工作及公司决策层提供数据支撑. 数据分析师主要工作是什么? 数据分析师主要工作包括:数据收集,清洗,存储,建模,可视化分析,分析决策等:不同生产环节所花费时间与工作量是不同的,数据收集,清洗,存储可能需要占用大量工作与时间.整个数据处理流程如下图: 数据分