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)