Python помогите пж
Даны 2 набора данных: погода за месяц, и продажи мороженого за месяц. Соедините их, чтобы можно было проследить влияние погоды на продажи мороженого. помогите пж, нужно с numpy и pandas наборы обозначте за x.csv и y.csv
1. Сначала загрузи данные из файлов x.csv и y.csv.
2. Объедини данные в один DataFrame на основе общего столбца (например, дата).
3. Изучи данные, чтобы определить влияние погоды на продажи мороженого.
Вот примерный код:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# Загрузка данных из файлов
x_data = pd.read_csv('x.csv')
y_data = pd.read_csv('y.csv')
# Объединение данных по общему столбцу (например, дата)
merged_data = pd.merge(x_data, y_data, on='date')
# Изучение данных
print(merged_data.head()) # Вывод первых строк объединенных данных
```
Не забудь заменить 'x.csv' и 'y.csv' на фактические имена файлов с твоими данными.
import pandas as pd
import numpy as np
# Создаем набор данных погоды за месяц
weather_data = {
'день': np.arange(1, 31),
'температура': np.random.randint(20, 35, 30),
'осадки': np.random.randint(0, 10, 30)
}
weather_df = pd.DataFrame(weather_data)
# Создаем набор данных продаж мороженого за месяц
icecream_sales_data = {
'день': np.arange(1, 31),
'продажи': np.random.randint(50, 200, 30)
}
icecream_sales_df = pd.DataFrame(icecream_sales_data)
# Объединяем два набора данных
merged_data = pd.merge(weather_df, icecream_sales_df, on='день')
# Сохраняем объединенные данные в csv файлы
merged_ data.to _csv('x.csv', index=False)
merged_ data.to _csv('y.csv', index=False)
