导入模块
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
获取数据
df1 =pd.read_excel(r"./data/中国汽车总体销量.xlsx")
print(df1.head(5))
df1.info()
df1['年份'] = df1['时间'].dt.year
df1['月份'] = df1['时间'].dt.month
df1["日期"] = df1['时间'].dt.to_period('M')
df1['年份'] = df1['年份'].astype("str")
df1['月份'] = df1['月份'].astype("str")
df1["日期"] = df1['日期'].astype("str")
print(df1.head())
数据可视化
计算销量同比数据
yearly_sales = df1.groupby('年份')['销量'].sum().reset_index()
# 计算销量同比数据
yearly_sales['销量同比'] = round(yearly_sales['销量'].diff() / yearly_sales['销量'].shift(1) * 100 , 2)
汽车年销售量
从数据来看2017年，中国汽车销量达到最高至2474.4万辆，后面逐年走低。2021年反弹至2175.2万辆。2022年数据显示为2308万。为2019年以来最高销量，接近疫情前2018年的数值，2367万。
2023年（1月-9月）总销量为1522.5万，2022年同期（1-9月）数据为1671.80万，销量同比下降8.93%；如果不出意外的话，2023年中国汽车总销量会比2022年要少。
2023年与2022年同时期汽车销量数据对比
各厂商汽车销量(年)
cs =pd.read_excel(r"./data/中国汽车分厂商每月销售表.xlsx")
cs.head(10)
各车型汽车销量(年)
cx =pd.read_excel(r"./data/中国汽车分车型每月销售量.xlsx")
cx.head(10)
