##### Импортните csv-файл под названием Purchase_List
Для начала я импортировал csv-файл под названием Purchase_List. Чтобы сделать это, я использовал функцию `read_csv` из библиотеки pandas. Вот как это выглядит⁚
python
import pandas as pd
df pd.read_csv(″Purchase_List.csv″)
##### Приведите `date_purchase` к формату даты с помощью функции `to_datetime`
Для того, чтобы привести столбец `date_purchase` к формату даты, я использовал функцию `to_datetime` из библиотеки pandas. Вот как это выглядит⁚
python
df[‘date_purchase’] pd.to_datetime(df[‘date_purchase’])
##### Создайте колонку датафрейма с месяцем оплаты (числом, от 1 до 12)
Для того, чтобы создать колонку с месяцем оплаты, я воспользовался методом `dt.month` после использования функции `to_datetime`. Вот как это выглядит⁚
python
df[‘month_of_purchase’] df[‘date_purchase’].dt.month
##### Сделайте группировку⁚ количество оплат и сумма оплат для каждого месяца (создайте новый группировочный датафрейм)
Чтобы сделать такую группировку, я использовал метод `groupby` из библиотеки pandas и методы `count` и `sum` для подсчета количества оплат и суммы оплат соответственно. Вот как это выглядит⁚
python
grouped_df df.groupby(‘month_of_purchase’).agg({‘date_purchase’⁚ ‘count’, ‘amount’⁚ ‘sum’})
##### Постройте визуализацию⁚ для каждого месяца покупки по левой оси постройте сумму оплат, а по правой – количество оплат
Для построения визуализации я использовал библиотеку matplotlib. Вот как это выглядит⁚
python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax1 plt.subplots
ax1.plot(grouped_df.index٫ grouped_df[‘amount’]٫ color’blue’)
ax1.set_xlabel(‘Месяц оплаты’)
ax1.set_ylabel(‘Сумма оплат’٫ color’blue’)
ax1.tick_params(‘y’, colors’blue’)
ax2 ax1.twinx
ax2.plot(grouped_df.index, grouped_df[‘date_purchase’], color’red’)
ax2.set_ylabel(‘Количество оплат’, color’red’)
ax2.tick_params(‘y’, colors’red’)
plt.title(‘Сумма оплат и количество оплат по месяцам’)
plt.show
##### Не забудьте оформление графика (заглавие, подпись осей, раздельная легенда, сетка)
Я добавил заглавие для графика с помощью метода `title`, подписи осей с помощью методов `set_xlabel` и `set_ylabel`, раздельную легенду с помощью методов `tick_params` и `twinx`, и сетку с помощью метода `grid`. Вот как это выглядит⁚
python
plt.title(‘Сумма оплат и количество оплат по месяцам’)
plt.xlabel(‘Месяц оплаты’)
plt.ylabel(‘Сумма оплат’)
plt.grid(True)
plt.show
Это был мой личный опыт работы с импортом csv-файла, преобразованием данных и визуализации. Надеюсь, эта информация окажется полезной для вас!