Copilot に相談して、生成されたサンプルデータの作成で利用した、Python のソースを実行してみる

PC、サーバー、ネットワーク機器の2023年度1年間の売り上げサンプルを月毎に作成をお願いします。

#条件
弊社は、400人規模の日本のシステムインテグレーターです。拠点は、東京、名古屋、大阪、福岡にあります。本社は東京です。
月を日本語で、各拠点毎の売り上げにしてください
日本の企業で多い金額表記
日本語で文字化けしない形式でファイルをください

#販売メーカー
PC: Microsoft,HP,DELL,LENOVO,富士通,東芝,VAIO
サーバー:HP,DELL,LENOVO,富士通
ネットワーク機器:YAMAHA,FORTE GATE,CISCO

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import pandas as pd
import random
 
# Define the months in Japanese
months = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"]
 
# Define the locations
locations = ["東京", "名古屋", "大阪", "福岡"]
 
# Define the manufacturers for each product category
manufacturers = {
    "PC": ["Microsoft", "HP", "DELL", "LENOVO", "富士通", "東芝", "VAIO"],
    "サーバー": ["HP", "DELL", "LENOVO", "富士通"],
    "ネットワーク機器": ["YAMAHA", "FORTE GATE", "CISCO"]
}
 
# Initialize a list to store the sales data
sales_data = []
 
# Generate the sales data
for month in months:
    for location in locations:
        for category, makers in manufacturers.items():
            for maker in makers:
                # Generate a random sales amount between 1,000,000 and 10,000,000
                sales_amount = random.randint(1000000, 10000000)
                # Append the sales data to the list
                sales_data.append([month, location, category, maker, sales_amount])
 
# Create a DataFrame from the sales data
df = pd.DataFrame(sales_data, columns=["月", "拠点", "カテゴリ", "メーカー", "売上"])
 
# Save the DataFrame to a CSV file
df.to_csv("sales_data.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
 
# Print a success message
print("The sales data for 2023 has been successfully generated and saved to sales_data.csv.")

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