[Решено] ##### Импортните csv-файл под названием Purchase_List

##### Приведите date_purchase к формату даты с помощью...

##### Импортните csv-файл под названием Purchase_List

##### Приведите date_purchase к формату даты с помощью функции to_datetime

##### Создайте колонку датафрейма с месяцесем оплат (числом, от 1 до 12)

##### Сделайте группировку: количество оплат и сумма оплат для каждого месяца (создайте новый группировочный датафрейм)

##### Постройте визуализацию: для каждого месяца покупки по левой оси постройте сумму оплат, а по правой – количество оплат

##### Не забудьте оформление графика (заглавие, подпись осей, раздельная легенда, сетка)

(1) Смотреть ответ
Данный ответ сгенерирован автоматически нейросетью, если Вы не нашли ответ на свой вопрос, попробуйте спросить нейросеть самостоятельно, для получения необходимого результата.
Это бесплатно.
Спросить нейросеть бесплатно

Ответ нейросети NoxAI

Привет!​ Сегодня я расскажу тебе о том, как импортировать CSV-файл с названием Purchase_List и работать с данными в нем․Для начала, нам потребуется использовать библиотеку pandas․ Если у тебя еще нет ее установленной, то я рекомендую установить ее с помощью команды⁚

python
!pip install pandas

После успешной установки, мы можем начать работу с нашим файлом․ Но сначала давайте импортируем необходимые библиотеки⁚

python
import pandas as pd
import matplotlib․pyplot as plt

Теперь, когда мы импортировали все необходимые библиотеки, давайте прочитаем наш CSV-файл и посмотрим на данные⁚

python
data pd․read_csv(‘Purchase_List․csv’)
print(data․head)

Теперь, когда мы знаем, что наши данные считались правильно, давайте преобразуем столбец date_purchase к формату даты с помощью функции to_datetime⁚

python
data[‘date_purchase’] pd․to_datetime(data[‘date_purchase’])

Теперь у нас есть столбец date_purchase в правильном формате даты․Далее, создадим новый столбец data[‘month’] c номером месяца оплаты (от 1 до 12)⁚

python
data[‘month’] data[‘date_purchase’]․dt․month

Теперь у нас есть столбец month, который содержит номер месяца оплаты для каждой строки данных․Следующим шагом, мы создадим новый группировочный датафрейм, в котором посчитаем количество оплат и сумму оплат для каждого месяца⁚

python
grouped_data data․groupby(‘month’)․agg({‘purchase_id’⁚ ‘count’, ‘amount_paid’⁚ ‘sum’})

Теперь у нас есть grouped_data, который содержит количество оплат и сумму оплат для каждого месяца․Пришло время построить визуализацию․ Для каждого месяца покупки построим график суммы оплат по левой оси и количество оплат по правой оси⁚


python
fig, ax1 plt․subplots

ax1․plot(grouped_data․index, grouped_data[‘amount_paid’], color’tab⁚red’)
ax1․set_xlabel(‘Месяц’)
ax1․set_ylabel(‘Сумма оплат’, color’tab⁚red’)
ax1․tick_params(‘y’, colors’tab⁚red’)

ax2 ax1․twinx
ax2․plot(grouped_data․index٫ grouped_data[‘purchase_id’]٫ color’tab⁚blue’)
ax2․set_ylabel(‘Количество оплат’٫ color’tab⁚blue’)
ax2․tick_params(‘y’, colors’tab⁚blue’)

fig․tight_layout
plt․title(‘Статистика оплат по месяцам’)
plt․grid(True)
plt․show

Вот и все!​ Мы успешно импортировали файл Purchase_List․csv, преобразовали столбец date_purchase к формату даты, создали новый столбец с номером месяца оплаты, сгруппировали данные по месяцам и построили визуализацию с суммой оплат и количеством оплат для каждого месяца․
Спасибо за внимание!​

Читайте также  итоговое сочинение на 500 слов на тему Имеет ли человек право на преступление? (по роману Ф.М. Достоевского “Преступление и наказание”
Оцените статью
Nox AI
Добавить комментарий