实例介绍
生成饭店营业额模拟数据文件data.csv，使用pandas读取文件data.csv中的数据，删除其中所有缺失值；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；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；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；按季度统计该饭店2017年的营业额数据，使用matplotlib生成饼状图显示2017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。
【实例截图】
plt.figure()
df.plot(x='日期')
plt.savefig('first.jpg')
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')
df2 = df1.drop('month', axis=1).diff()
m = df2['销量'].nlargest(1).keys()[0]
with open('maxMonth.txt', 'w') as fp:
fp.write(df1.loc[m, 'month'])
plt.figure()
one = df1[:3]['销量'].sum()
two = df1[3:6]['销量'].sum()
three = df1[6:9]['销量'].sum()
four = df1[9:12]['销量'].sum()
plt.pie([one, two, three, four],labels=['one', 'two', 'three', 'four'])
plt.savefig('third.jpg')
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