1.将excel中商品信息（id，描述，数量，品类）导入到mongodb中，并进行数据统计与分组统计（商品id不低于10个，商品品类不低于2个）。

好的，下面是大概的步骤：

1. 将 Excel 文件读入到 Python 中，可以使用 Pandas 库进行读取和处理。具体方法可以参考 Pandas 官方文档。
2. 使用 PyMongo 库连接 MongoDB 数据库，并在其中创建一个名为 `products` 的集合。
3. 将 Excel 中的数据逐行插入到 `products` 集合中，可以使用 PyMongo 的 `insert_one()` 方法。
4. 对 `products` 集合进行数据统计和分组统计，可以使用 MongoDB 的聚合操作。具体方法可以参考 MongoDB 官方文档。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from pymongo import MongoClient

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('products.xlsx')

# 连接 MongoDB 数据库
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['products']

# 将数据插入到 MongoDB 中
for index, row in df.iterrows():
    data = {
        'id': row['id'],
        'description': row['description'],
        'quantity': row['quantity'],
        'category': row['category']
    }
    collection.insert_one(data)

# 进行数据统计和分组统计
pipeline = [
    {'$group': {'_id': '$id', 'total_quantity': {'$sum': '$quantity'}}},
    {'$match': {'total_quantity': {'$gte': 10}}}
]
result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

pipeline = [
    {'$group': {'_id': '$category', 'total_quantity': {'$sum': '$quantity'}}},
    {'$match': {'total_quantity': {'$gte': 10}}}
]
result = collection.aggregate(pipeline)
for doc in result:
    print(doc)

注意，上述代码只是一个示例，具体实现方式可能因具体情况而异，需要根据实际需求进行调整。