29.数据分析综合案例

数据分析综合案例

./bak/数据分析案例/2011年1月销售数据.txt

./bak/数据分析案例/2011年2月销售数据JSON.txt

# 数据定义的类
class Record:
    def __init__(self, date, order_id, money, province):
        self.date = date            # 订单日期
        self.order_id = order_id    # 订单ID
        self.money = money          # 订单金额
        self.province = province    # 销售省份

    def __str__(self):
        return f"{self.date}, {self.order_id}, {self.money}, {self.province}"

"""
定义文件相关的类
"""
# 导包之前定义的数据类
import json

# 先定义一个抽象类来做顶层设计,确定有哪些功能需要实现
class FileReader:
    def read_data(self) -> list[Record]:
        """读取文件的数据，读取到的每一条数据都转换为Record对象，将它们都封装到list内返回即可"""
        pass

# 读取文件，生产数据对象
class TextFileReader(FileReader):
    def __init__(self, path):
        self.path = path    # 定义成员变量记录文件的路径

    # 复写(实现抽象方法)父类的方法
    def read_data(self) -> list[Record]:
        f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")
        record_list = []
        for line in f.readlines():
            line = line.strip()     # 消除读取到的每一行数据中的\n
            data_list = line.split(",")
            record = Record(data_list[0], data_list[1], int(data_list[2]), data_list[3])
            record_list.append(record)
        f.close()
        # print(record_list)
        return record_list

class JsonFileReader(FileReader):
    def __init__(self, path):
        self.path = path    # 定义成员变量记录文件的路径

    # 复写(实现抽象方法)父类的方法
    def read_data(self) -> list[Record]:
        f = open(self.path, "r", encoding="UTF-8")
        record_list = []
        for line in f.readlines():
            data_dict = json.loads(line)
            record = Record(data_dict["date"], data_dict["order_id"], int(data_dict["money"]), data_dict["province"])
            record_list.append(record)

        f.close()
        return record_list

# # 测试
# if __name__ == '__main__':
#     text_file_reader = TextFileReader('./bak/数据分析案例/2011年1月销售数据.txt')
#     json_file_reader = JsonFileReader('./bak/数据分析案例/2011年2月销售数据JSON.txt')
#     list1 = text_file_reader.read_data()
#     list2 = json_file_reader.read_data()

#     for l in list1:
#         print(l)

#     for l2 in list2:
#         print(l2)

"""
计算数据
"""
# 进行数据需求的逻辑计算(计算每一天的销售额)
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.options import *
from pyecharts.globals import ThemeType

text_file_reader = TextFileReader('./bak/数据分析案例/2011年1月销售数据.txt')
json_file_reader = JsonFileReader('./bak/数据分析案例/2011年2月销售数据JSON.txt')

jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()

# 装2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data

# for l in all_data:
#     print(l)

# 开始进行数据计算,先计算每一天的销售额
data_dict = {}
for record in all_data:
    if record.date in data_dict.keys():
        # 当前日期已经有记录了，所以和老记录做累加即可
        data_dict[record.date] += record.money
    else:
        data_dict[record.date] = record.money
# print(data_dict)

# 通过PyEcharts进行图形绘制
bar = Bar(init_opts=InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))

bar.add_xaxis(list(data_dict.keys()))     # 添加x轴数据
bar.add_yaxis("销售额", list(data_dict.values()), label_opts=LabelOpts(is_show=False))   # 添加y轴数据

bar.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)

bar.render("./bak/数据分析案例/每日销售额柱状图.html")

'd:\\git-python\\bak\\数据分析案例\\每日销售额柱状图.html'