用AI帮我实现产品月度销售雷达图

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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 Radar from pyecharts import options as opts import 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', '

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