面试题：Python中Pandas和Matplotlib复杂数据可视化及性能优化

Question

有一个非常大的数据集（假设内存无法一次性完全加载），存储在多个CSV文件中，每个文件记录了某一地区不同时间段内各种商品的销售数据，包括商品ID、销售时间、销售数量、销售金额等字段。要求使用Python的Pandas和Matplotlib，以商品类别为维度，绘制出不同时间段内各类商品销售金额的变化趋势堆叠图，同时要考虑优化数据读取和绘图过程的性能，避免内存溢出等问题。请描述实现思路并给出关键代码片段。

Answer 1

实现思路

1. 分块读取CSV文件：由于数据量大，内存无法一次性加载，使用Pandas的chunksize参数分块读取CSV文件，每次读取一部分数据进行处理，减少内存占用。
2. 数据预处理：对每一块数据进行必要的预处理，比如数据类型转换，筛选需要的列等。
3. 聚合数据：按商品类别和时间段对销售金额进行聚合，得到每个商品类别在不同时间段的销售金额总和。
4. 绘制堆叠图：使用Matplotlib绘制堆叠图展示各类商品销售金额的变化趋势。

关键代码片段

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 分块读取数据并聚合
file_paths = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']  # 假设多个CSV文件路径
aggregated_data = pd.DataFrame()
for file in file_paths:
    for chunk in pd.read_csv(file, chunksize = 1000):
        chunk['销售时间'] = pd.to_datetime(chunk['销售时间'])
        # 假设商品ID前几位代表商品类别
        chunk['商品类别'] = chunk['商品ID'].str.slice(stop = 3) 
        sub_agg = chunk.groupby(['商品类别', chunk['销售时间'].dt.to_period('M')])['销售金额'].sum().reset_index()
        sub_agg = sub_agg.pivot(index = '销售时间', columns = '商品类别', values = '销售金额').fillna(0)
        aggregated_data = pd.concat([aggregated_data, sub_agg])
aggregated_data = aggregated_data.groupby(aggregated_data.index).sum()

# 绘制堆叠图
aggregated_data.plot(kind='area', stacked = True)
plt.title('不同时间段内各类商品销售金额变化趋势')
plt.xlabel('时间段')
plt.ylabel('销售金额')
plt.show()