用AI帮我实现产品月度销售雷达图
资源内容介绍
用于测试的资源文件和结果文件 #-------------------------------------------------------------# import pandas as pd# import numpy as np# import matplotlib.pyplot as plt## # 假设Excel文件的内容已经是DataFrame格式，这里我们手动创建一个类似的DataFrame# data = {# '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月',# '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月'],# '合计': [190, 155, 135, 175, 155, 195, 115, 155, 165, 145, 185, 165]# }# df = pd.DataFrame(data)## # 提取月份和销售总额# months = df['月份']# sales_totals = df['合计']## # 准备雷达图的数据# # 由于雷达图需要每个轴的数据点数量相同，我们使用月份列表# categories = months## # 创建雷达图# fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))## # 绘制雷达图# ax.plot(categories, sales_totals, color='red', linewidth=2) # 绘制线# ax.fill(categories, sales_totals, color='red', alpha=0.25) # 填充颜色## # 设置雷达图的刻度和标签# ax.set_xticks(np.arange(0, 2 * len(months), 2))# ax.set_xticklabels(months)## # 设置雷达图的范围# ax.set_ylim(0, max(sales_totals) + 10)## # 设置雷达图的标题# plt.title("月度销售合计雷达图")## #显示雷达图# plt.show()#-------------------------------------------------------------from pyecharts.charts import Radarfrom pyecharts import options as optsimport pandas as pd# 假设Excel文件的内容已经是DataFrame格式，这里我们手动创建一个类似的数据结构data = { '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月'], '合计': [190, 155, 135, 175, 155, 195, 115, 155, 165, 145, 185, 165]}df = pd.DataFrame(data)# 提取月份作为指标（雷达图的轴）indicators = df['月份'].tolist()# 提取销售总额作为数据data = [df['合计'].tolist()]# 创建雷达图radar = ( Radar() .add_schema( schema=indicators # 设置雷达图的指标 ) .add( series_name="销售总额", # 数据系列的名称 data=data, # 数据 color="red", # 颜色 # 线条和标签的样式 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售合计雷达图"), # 设置图表标题 legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%") # 图例位置 ))# 渲染图表到HTML文件中radar.render('monthly_sales_radar_chart.html')# from pyecharts.charts import Radar# from pyecharts import options as opts# import pandas as pd## # 模拟从Excel读取的数据# data = {# '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月',# '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月'],# '合计': [190, 155, 135, 175, 155, 195, 115, 155, 165, 145, 185, 165]# }# df = pd.DataFrame(data)## # 创建雷达图# radar = (# Radar()# .add_schema(# schema=[{"name": month, "max": 200} for month in df['月份'].tolist()] # 设置雷达图的指标和最大值# )# .add(# "销售总额", # 系列名称# [df['合计'].tolist()], # 数据# color="red", # 颜色# label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) # 不显示数据标签# )# .set_global_opts(# title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售合计雷达图", pos_left="center"),# legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(save_as_image=opts.ToolBoxFeatureSaveAsImageOpts(type_='png')))# )# .set_series_opts(# tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger_on="item", position="top")# )# )## # 渲染图表到HTML文件中，并指定字符集为UTF-8# radar.render('monthly_sales_radar_chart.html', charset='utf-8')# import pandas as pd# from pyecharts.charts import Radar# from pyecharts import options as opts# from pyecharts.globals import ThemeType## # 模拟从Excel读取的数据# data = {# '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月',# '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月'],# '合计': [190, 155, 135, 175, 155, 195, 115, 155, 165, 145, 185, 165]# }# df = pd.DataFrame(data)## # 创建雷达图# radar = (# Radar()# .add_schema(# schema=[{"name": month} for month in df['月份'].tolist()], # 设置雷达图的指标# radius="120%" # 设置雷达图的半径# )# .add(# "销售总额", # 系列名称# [df['合计'].tolist()], # 数据# color="#f4e925", # 数据点颜色# label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="top") # 显示数据标签# )# .set_global_opts(# title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售合计雷达图"), # 图表标题# legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"), # 图例位置# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(save_as_image=opts.ToolBoxFeatureSaveAsImageOpts(type_='png'))) # 工具箱# )# .set_series_opts(# tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger_on="item", position="top") # 提示框设置# )# .set_options(# radar_opts=opts.RadarOpts(# axislabel_color="#333", # 轴标签颜色# axisline_style_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color="#ccc"), # 轴线样式# splitline_style_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True, lineStyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1, color="#ccc")), # 分隔线样式# splitarea_color=["rgba(250, 93, 93, 0.5)", "rgba(58, 170, 221, 0.5)"] # 分隔区域颜色，实现渐变效果# )# )# )## # 渲染图表到HTML文件中# radar.render('monthly_sales_radar_chart.html')# from pyecharts.charts import Radar# from pyecharts import options as opts# import pandas as pd## # 模拟从Excel读取的数据# data = {# '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月',# '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月'],# '合计': [190, 155, 135, 175, 155, 195, 115, 155, 165, 145, 185, 165]# }# df = pd.DataFrame(data)## # 创建雷达图# radar = (# Radar()# .add_schema(# # 设置雷达图的指标和最大值，指标名称按顺时针排列# schema=[{"name": month, "max": 200} for month in df['月份'].tolist()] * 2 # 乘以2实现顺时针# )# .add(# "销售总额", # 系列名称# [df['合计'].tolist()], # 数据# color="red", # 颜色# label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="top") # 显示数据标签，并设置位置在上方# )# .set_global_opts(# title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售合计雷达图", pos_left="center"),# legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),# toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(save_as_image=opts.ToolBoxFeatureSaveAsImageOpts(type_='png')))# )# .set_series_opts(# tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger_on="item", position="top")# )# )## # 渲染图表到HTML文件中，并指定字符集为UTF-8# radar.render('monthly_sales_radar_chart.html', charset='utf-8')# from pyecharts.charts import Radar# from pyecharts import options as opts# import pandas as pd## # 模拟从Excel读取的数据# data = {# '月份': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月',# '7月', '8月', '9月', '10月', '