数据分析练习1（pandas和matplotlib）

根据商店销售数据，使用 Python 来得出关于这些商店业绩的结论。
哪家商店最后一个月的总销售额最高？
哪家商店的平均销售额最高？
哪家商店在 2016 年 3 月 13 日这个星期的销量最高？
商店 C 在哪个星期销量最差？
哪家商店在最近 3 个月内销量最高？

导入相关包并加载数据

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline
df=pd.read_csv('store_data.csv')

#评估数据

df.head()
df.shape
df.info()
df.week.value_counts
df['date']=pd.to_datetime(df['week'],format='%Y-%m-%d')

#根据shape和info分析出数据没有缺失，根据去重后week的行数和去重前一致分析出数据没有重复
#注意到week列数据类型是str型，可以转化为datetime类型方便分析，因为问题基本都涉及和时间相关的问题
‘’‘
也可在读取数据时进行变换

dateparse = df.week.apply(lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d'))
df = pd.read_csv('store_data.csv', parse_dates=['week'], date