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資源簡介

生成飯店營業額模擬數據文件data.csv，使用pandas讀取文件data.csv中的數據，刪除其中所有缺失值；使用matplotlib生成折線圖，反應該飯店每天的營業額情況，并把圖形保存為本地文件first.jpg；按月份進行統計，使用matplotlib繪制柱狀圖顯示每個月份的營業額，并把圖形保存為本地文件second.jpg；按月份進行統計，找出相鄰兩個月最大漲幅，并把漲幅最大的月份寫入文件 maxMonth.txt；按季度統計該飯店2017年的營業額數據，使用matplotlib生成餅狀圖顯示2017年4個季度的營業額分布情況，并把圖形保存為本地文件third.jpg。

代碼片段和文件信息 

import?pandas?as?pd
import?matplotlib.pyplot?as?plt

#?讀取數據，丟棄缺失值
df?=?pd.read_csv（‘data.csv‘?encoding=‘cp936‘）
df?=?df.dropna（）

#?生成營業額折線圖
plt.figure（）
df.plot（x=‘日期‘）
plt.savefig（‘first.jpg‘）

#?按月統計，生成柱狀圖
plt.figure（）
df1?=?df[:]
df1[‘month‘]?=?df1[‘日期‘].map（lambda?x:?x[:x.rindex（‘-‘）]）
df1?=?df1.groupby（by=‘month‘?as_index=False）.sum（）
df1.plot（x=‘month‘?kind=‘bar‘）
plt.savefig（‘second.jpg‘）

#?查找漲幅最大的月份，寫入文件
df2?=?df1.drop（‘month‘?axis=1）.diff（）
m?=?df2[‘銷量‘].nlargest（1）.keys（）[0]
with?open（‘maxMonth.txt‘?‘w‘）?as?fp:
????fp.write（df1.loc[m?‘month‘]）

#?按季度統計，生成餅狀圖
plt.figure（）
one?=?df1[:3][‘銷量‘].sum（）
two?=?df1[3:6][‘銷量‘].sum（）
three?=?df1[6:9][‘銷量‘].sum（）
four?=?df1[9:12][‘銷量‘].sum（）
plt.pie（[one?two?three?four]labels=[‘one‘?‘two‘?‘three‘

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