将While循环每次迭代的结果可视化为一个时间序列Ch
回答此问题可获得 20 贡献值，回答如果被采纳可获得 50 分。
<pre><code>initial_month = datetime.strptime('01-2018', '%m-%Y')
final_month = datetime.strptime('12-2020', '%m-%Y')
ppl_initial_comms = ppc_initial_comms = 6174
initial_leadpcpm = 4
ppl_price = 40
ppc_price = 400
ppl_new_comms = ppc_new_comms = 0
growth_years = ['2018','2019','2020']
leadpcpm_rate_dict = {}
ppl_rate_dict = {}
ppc_rate_dict = {}
ppl_cumul_rev_dict = {}
ppc_cumul_rev_dict = {}
#For Loop to calculate yearly MoM rates
for year in growth_years:
if year == '2018':
leadpcpm_rate_dict[year] = 5
ppl_rate_dict[year] = 6
ppc_rate_dict[year] = 0.9 * ppl_rate_dict[year]
elif year == '2019':
leadpcpm_rate_dict[year] = 4
ppl_rate_dict[year] = 4
ppc_rate_dict[year] = 0.9 * ppl_rate_dict[year]
elif year == '2020':
leadpcpm_rate_dict[year] = 1
ppl_rate_dict[year] = 2
ppc_rate_dict[year] = 0.9 * ppl_rate_dict[year]
#While loop to calculate MoM revenue growth over 3 years
while(initial_month != final_month+relativedelta(months=1)):
initial_year = str(initial_month.year)
if initial_year in growth_years:
ppl_new_leadpcpm = initial_leadpcpm + ((initial_leadpcpm*leadpcpm_rate_dict[initial_year]) / 100)
initial_leadpcpm = ppl_new_leadpcpm
ppl_new_comms = ppl_initial_comms + ((ppl_initial_comms*ppl_rate_dict[initial_year]) / 100)
ppl_initial_comms = ppl_new_comms
ppl_cumul_rev = ppl_new_comms * ppl_new_leadpcpm * ppl_price
ppl_cumul_rev_dict[initial_month] = ppl_cumul_rev
ppc_new_comms = ppc_initial_comms + ((ppc_initial_comms*ppc_rate_dict[initial_year]) / 100)
ppc_initial_comms = ppc_new_comms
ppc_cumul_rev = ppc_new_comms * ppc_price
ppc_cumul_rev_dict[initial_month] = ppc_cumul_rev
initial_month += relativedelta(months=1)
</code></pre>
<p>我试图用MatPlotLib在一个单线图（时间序列）中可视化36个月内ppl和ppc的收入总和。但是我不知道如何将<code>ppl_cumul_rev_dict</code>和<code>ppc_cumul_rev_dict</code>的结果解析成这样的数据帧：</p>
<pre><code> Year PPLRevenue PPCRevenue
0 Jan 2018 1234 5678
1 Feb 2018 9112 10019
.. .. ..
35 Dec 2020 1000000 1500000
</code></pre>
<p>我试过创建两个关于ppl和ppc收入的字典，但我不知道如何将它们组合成一个数据帧来输入<code>plt.plot</code></p>
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