读取“手机商品销售数据.xlsx”的文件，使用pyecharts绘制出该表2015年-2022年手机店A和手机店B的销售时间轮播折线图

完整代码如下：

#获取数据
df1 = pd.read_excel(r'手机商品销售数据.xlsx', sheet_name='手机店A')
df2 = pd.read_excel(r'手机商品销售数据.xlsx', sheet_name='手机店B')
#将数据转换为字典格式
{
    'x':df1.columns[1:].tolist(),
    '手机店A':df1.set_index('月份').T.to_dict('list'),
    '手机店B':df2.set_index('月份').T.to_dict('list')
    
}
list1 = df1.columns[1:].tolist()#获取列名
month = df1['月份'].tolist()#获取列数据
#导入模块
from random import randint
from pyecharts import options as opts       
from pyecharts.charts import Line, Timeline
from pyecharts.globals import ThemeType

list1 =  df1['月份'].tolist()
list2 = [[randint(100,1000) for quality in range(8)] for year in range(8)]    #嵌套列表   第一个8是每年手机店有几个数据，第二个8是有几个年  
list3 = [[randint(100,1000) for quality in range(8)] for year in range(8)] 

data = {'x': df1.columns[1:].tolist(),
        '手机店A': dict(zip(list1, list2)),
        '手机店B':dict(zip(list1,list3))
        }
def timeline_bar() -> Timeline:
    x = data['x']
    tl = Timeline()
    for i in list1:
        bar = (
            Line()
            .add_xaxis(x)
            .add_yaxis('手机店A', data['手机店A'][i])
            .add_yaxis('手机店B', data['手机店B'][i])
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}年活动时长统计".format(i)))
        )
        tl.add(bar, "{}年".format(i))
        # tl.add_schema(play_interval=1200,   #播放速度
        # is_timeline_show=False,  #是否显示 timeline 组件
        # is_auto_play=True)
    return tl

timeline_bar().render_notebook()

效果图如下：