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【python】python农产品数据分析可视化(源码+论文+数据)【独一无二】

花匠小妙招
2025-01-12 03:36

2024-08-11 264 发布于山西

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一、设计要求

功能设计1. 数据读取与处理读取数据：从 excel 文件中读取数据，确保数据正确加载。预处理数据：将日期列转换为日期时间格式并按日期排序。2. 数据分析市场份额分析：生成词云图展示市场份额相关词语。销售价格分析：生成饼图展示最高价分布情况。生成折线图展示平均价格随时间的变化。

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3. 数据可视化词云图：使用 WordCloud 生成并展示词云图。饼图：使用 pandas 的 plot.pie 方法生成并展示饼图。折线图：使用 matplotlib 生成并展示折线图。

二、设计思路

代码的设计思路主要围绕农产品（具体来说是花生）的市场份额和销售价格进行数据分析和可视化展示。

1. 导入必要的库

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud

首先导入了 pandas 用于数据处理，matplotlib 用于数据可视化，以及 wordcloud 用于生成词云。

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2. 配置 Matplotlib 以正常显示中文和负号

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

配置 matplotlib 的参数，确保绘图时能够正确显示中文字符和负号。

3. 读取数据

df = pd.read_csv("data.csv")

使用 pandas 读取 CSV 文件中的数据。

4. 市场份额分析 - 词云图

wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... plt.title("花生农产品市场份额分析") plt.show()创建了一个词云对象，用于展示花生市场份额的相关词语。使用 imshow 方法显示词云图，并设置图像参数如尺寸和标题。5. 销售价格分析 - 饼图

highest_price_counts = df['最高价'].value_counts() # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... plt.show()计算最高价格的分布情况。使用饼图展示最高价格的分布比例。

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6. 销售价格分析 - 平均价格变化折线图

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... plt.ylabel("平均价（元/斤）") plt.grid(True) plt.show()将日期列转换为日期时间格式，并按日期排序。绘制折线图展示花生农产品的平均价格随时间的变化情况。总结读取并处理数据：从 CSV 文件读取数据并进行必要的格式转换。市场份额分析：通过生成词云图直观展示市场份额的相关词语。销售价格分析：通过饼图展示最高价格的分布情况，并通过折线图展示平均价格随时间的变化。

这些可视化图表为农产品市场分析提供了直观的支持，帮助用户了解市场份额和价格变动趋势。

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