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

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

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 pandasplot.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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。


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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。

27128fe2d49342c9b53073bfd5e151ee.png


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