白酒企业数据可视化分析：清洗、归约、检验代码示例

以下是一个示例代码，用于实现白酒企业数据的清洗转换、数据归约和数据检验的可视化操作：\n\npython\nimport pandas as pd\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# 数据清洗转换\ndef data_cleaning_transformation(df):\n # 去除缺失值\n df = df.dropna()\n \n # 转换数据格式\n df['销售额'] = df['销售额'].str.replace('￥', '').astype(float)\n df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])\n \n return df\n\n# 数据归约\ndef data_reduction(df):\n # 按月份归约销售额\n monthly_sales = df.groupby(df['日期'].dt.month)['销售额'].sum()\n \n return monthly_sales\n\n# 数据检验\ndef data_validation(df):\n # 统计每个品牌的销售额\n brand_sales = df.groupby('品牌')['销售额'].sum()\n \n # 绘制销售额柱状图\n brand_sales.plot(kind='bar')\n plt.xlabel('品牌')\n plt.ylabel('销售额')\n plt.title('不同品牌销售额')\n plt.show()\n\n# 读取数据\ndf = pd.read_csv('白酒销售数据.csv')\n\n# 数据清洗转换\ndf_cleaned = data_cleaning_transformation(df)\n\n# 数据归约\nmonthly_sales = data_reduction(df_cleaned)\n\n# 数据检验\ndata_validation(df_cleaned)\n\n\n上述代码中，data_cleaning_transformation函数用于去除缺失值并转换数据格式，data_reduction函数用于按月份归约销售额，data_validation函数用于统计每个品牌的销售额并绘制柱状图。最后，读取数据文件，进行数据清洗转换、数据归约和数据检验的操作。