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# 示例代码：Python+ - 使用Python进行简单的数据处理和可视化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的数据集
data = {
    '年份': [2018, 2019, 2020, 2021, 2022],
    '销售额': [100, 150, 200, 250, 300]
}

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 计算年增长率
df['增长率'] = df['销售额'].pct_change() * 100

# 打印数据框
print(df)

# 绘制销售额趋势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['年份'], df['销售额'], marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.title('年度销售额趋势')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销售额 (万元)')
plt.grid(True)
plt.show()

解释说明：

1. 导入库：

   • pandas 用于数据处理。
   • matplotlib.pyplot 用于绘制图表。

2. 创建数据集：

   • 使用字典创建了一个包含年份和对应销售额的数据集。

3. 转换为DataFrame：

   • 将字典数据转换为Pandas的DataFrame，方便后续操作。

4. 计算增长率：

   • 使用 pct_change() 方法计算每年的销售额增长率，并将其添加到DataFrame中。

5. 打印数据框：

   • 输出包含年份、销售额和增长率的表格。

6. 绘制图表：

   • 使用 matplotlib 绘制销售额随时间变化的趋势图，帮助直观理解数据。