# BigData

**Repository Path**: twispark/big-data

## Basic Information

- **Project Name**: BigData
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-12-13
- **Last Updated**: 2024-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 2024年各厂商各车型的探索可视化分析


```
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
```
数据来源：汽车分厂商每月销售表_241115_1731635513.xlsx
```

df = pd.read_excel("/home/mw/input/CAR5432/汽车分厂商每月销售表_241115_1731635513.xlsx")

df.head()
```
| 年份   | 月份 | 排名 | 厂商   | 销量     | 占销量份额 |
|------|----|----|------|--------|-------|
| 2024 | 1  | 1  | 比亚迪  | 190761 | 9.38% |
| 2024 | 1  | 2  | 长安汽车 | 130408 | 6.41% |
| 2024 | 1  | 3  | 吉利汽车 | 119235 | 5.86% |
| 2024 | 1  | 4  | 上汽大众 | 111467 | 5.48% |
| 2024 | 1  | 5  | 一汽大众 | 98000  | 4.82% |


```
df.info()
```
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

RangeIndex: 12577 entries, 0 to 12576

Data columns (total 6 columns):

年份       12577 non-null int64

月份       12577 non-null int64

排名       12577 non-null int64

厂商       12572 non-null object

销量       12577 non-null int64

占销量份额    12577 non-null object

dtypes: int64(4), object(2)

memory usage: 589.6+ KB

### ## 时间序列分析  


我们可以分析不同年份和月份的销售趋势，了解销售高峰和低谷。


```
df['日期'] = pd.to_datetime(df['年份'].astype(str) + '-' + df['月份'].astype(str), format='%Y-%m')

monthly_sales = df.groupby('日期')['销量'].sum().reset_index()

monthly_sales.head()
```

||日期|销量|
|--|--|--|
|0|2015-01-01|2143808|
|1|2015-02-01|1475306|
|2|2015-03-01|1974836|
|3|2015-04-01|1789384|
|4|2015-05-01|1717550|


```
# 创建 Plotly 图表
fig = go.Figure()

# 添加折线图
fig.add_trace(go.Scatter(x=monthly_sales['日期'], 
                         y=monthly_sales['销量'], 
                         mode='lines+markers', 
                         name='销量', 
                         line=dict(color='blue', width=2), 
                         marker=dict(symbol='circle', size=6, color='blue')))

# 设置标题和标签
fig.update_layout(
    title='不同年份和月份的汽车销售趋势',
    xaxis_title='日期',
    yaxis_title='销量',
    xaxis_tickangle=45,
    title_x=0.5,
    template='plotly_white',
    autosize=True
)
fig.add_annotation(
    text="制图：布鲁的Python之旅",
    xref="paper", yref="paper",
    x=0.5, y=0.5,
    showarrow=False,
    font=dict(
        family="Arial",
        size=20,
        color="lightgrey"
    ),
    opacity=0.5,
    xanchor='center'
)
# 显示图表
fig.show()
```