Привет! Сегодня я расскажу тебе о том, как импортировать и обработать csv-файл под названием ″Purchase_List″ в формате даты с использованием функции to_datetime и создать группировочный датафрейм для анализа оплат по месяцам․Первым делом импортируем файл ″Purchase_List″ в виде датафрейма․ Для этого я использовал библиотеку pandas⁚
python
import pandas as pd
df pd․read_csv(″Purchase_List․csv″)
Теперь необходимо преобразовать колонку ″date_purchase″ в формат даты․ Для этого я воспользовался функцией to_datetime⁚
python
df[‘date_purchase’] pd․to_datetime(df[‘date_purchase’])
Далее создадим новую колонку ″month″ в датафрейме, которая будет содержать номера месяцев (от 1 до 12)․ Для этого я использовал метод dt․month⁚
python
df[‘month’] df[‘date_purchase’]․dt․month
Теперь мы готовы создать новый группировочный датафрейм, в котором будет содержаться информация о количестве и сумме оплат для каждого месяца․ Для этого воспользуемся методом groupby⁚
python
grouped_df df․groupby(‘month’)․agg({‘purchase_amount’⁚ [‘count’, ‘sum’]})
Наконец, построим визуализацию, отображающую сумму оплат и количество оплат для каждого месяца․ Я воспользовался библиотекой matplotlib⁚
python
import matplotlib․pyplot as plt
fig, ax1 plt․subplots
ax1․plot(grouped_df․index٫ grouped_df[‘purchase_amount’][‘sum’]٫ ‘b-‘٫ label’Сумма оплат’)
ax1․set_xlabel(‘Месяц’)
ax1․set_ylabel(‘Сумма оплат’)
ax1․tick_params(axis’y’)
ax2 ax1․twinx
ax2․plot(grouped_df․index٫ grouped_df[‘purchase_amount’][‘count’]٫ ‘r-‘٫ label’Количество оплат’)
ax2․set_ylabel(‘Количество оплат’)
ax2․tick_params(axis’y’)
fig․suptitle(‘Анализ оплат по месяцам’)
fig․legend(loc″center right″)
plt․show
Не забудь оформить график, добавив заголовок, подписи осей, раздельную легенду и сетку․ Это поможет лучше визуализировать данные и сделать график более понятным для анализа․
Вот и все! Теперь у тебя есть подробная инструкция по обработке csv-файла, приведению даты к нужному формату, созданию группировочного датафрейма и построению визуализации․ Удачи в анализе данных!