利用pandas读取文件meal_order_detail.xlsx的数据,显示前5行,提取以下四列的数据'order_id', 'dishes_name','counts', 'amounts'(订单号、菜名、数量和单价),增加一列每种菜品的金额’dish_money’,汇总每个订单的总金额,并降序排列,对每个订单的总金额进行描述性统计。

好的，您的问题是关于如何利用 pandas 读取文件 meal_order_detail.xlsx 的数据，并对数据进行预处理和统计。以下是对您的问题的详细解答：

1. 读取文件并显示前5行数据

我们可以使用 pandas 的 read_excel 方法来读取 Excel 文件，以下是代码：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx')

# 显示前5行数据
print(df.head())

2. 提取所需的四列数据和计算每种菜品的金额

我们可以使用 pandas 的 loc 方法来选择特定的列，然后利用数量和单价计算每种菜品的金额，以下是代码：

# 提取所需的四列数据
df = df.loc[:, ['order_id', 'dishes_name', 'counts', 'amounts']]

# 计算每种菜品的金额
df['dish_money'] = df['counts'] * df['amounts']

3. 汇总每个订单的总金额并降序排列

我们可以使用 pandas 的 groupby 和 sum 方法来汇总每个订单的总金额，并利用 sort_values 方法将订单按金额进行降序排列，以下是代码：

# 汇总每个订单的总金额
order_total_money = df.groupby('order_id')['dish_money'].sum()

# 将订单按金额进行降序排列
order_total_money = order_total_money.sort_values(ascending=False)

4. 描述性统计每个订单的总金额

我们可以利用 describe 方法来对每个订单的总金额进行描述性统计，以下是代码：

# 描述性统计每个订单的总金额
print(order_total_money.describe())

综上所述，以下是完整的代码：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx')

# 显示前5行数据
print(df.head())

# 提取所需的四列数据
df = df.loc[:, ['order_id', 'dishes_name', 'counts', 'amounts']]

# 计算每种菜品的金额
df['dish_money'] = df['counts'] * df['amounts']

# 汇总每个订单的总金额
order_total_money = df.groupby('order_id')['dish_money'].sum()

# 将订单按金额进行降序排列
order_total_money = order_total_money.sort_values(ascending=False)

# 描述性统计每个订单的总金额
print(order_total_money.describe())