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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三、可视化分析
展示了花生农产品在当前市场中的主要关键词，可以看出，花生在市场份额中占据较为重要的地位。通过词云图，可以直观地看到花生在市场分析中的核心词汇，说明花生作为一种重要的农产品，在市场中的需求较高，消费者对其认可度较高，种植面积和销售量也相对较大。
该图展示了花生农产品最高价格的分布情况。可以看到，花生的最高价格较为均匀地分布在不同的价格区间，这表明花生的市场价格相对稳定，不存在某一时间段内价格大幅波动的现象。这种均匀的价格分布有助于消费者和种植者更好地预期市场价格。
该图展示了花生农产品平均价格随时间的变化趋势。从图中可以看出，花生的平均价格在不同时间段内有一定的波动，但整体波动幅度较小。这说明花生的市场价格受季节或其他外部因素影响不大，全年价格较为平稳。对于种植者来说，这种价格的稳定性可以带来更可靠的收入预期。
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