导入“超市营业额2”数据表： (1) 同一个表格内按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序。 (2) 计算每个人的平均营业额，表格纵标签显示：姓名、工号、营业额和柜台. () 计算每个柜台的平均营业额 (4) 将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheets完成操向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和。

好的，我会根据您的要求依次回答您的问题。

1. 导入“超市营业额2”数据表并按要求排序：

为了导入数据表，您需要使用Python中的pandas库来读取数据表。以下是导入数据表并排序的代码：

import pandas as pd

# 读取数据表
df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')

# 按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序
df = df.sort_values(['营业额', '时间'], ascending=[True, False])

2. 计算每个人的平均营业额：

对于这个问题，您需要使用pandas中的groupby函数来计算每个人的平均营业额，并且使用pivot_table函数将结果以表格的形式呈现。以下是计算每个人平均营业额的代码：

# 计算每个人的平均营业额
avg_sales = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index()

# 表格纵标签显示：姓名、工号、营业额和柜台
pivot_table = pd.pivot_table(avg_sales, values='营业额', index=['姓名', '工号'], columns='柜台')

3. 计算每个柜台的平均营业额：

计算每个柜台的平均营业额与计算每个人的平均营业额类似，只需要将groupby函数中的分组列改为柜台即可。以下是计算每个柜台平均营业额的代码：

# 计算每个柜台的平均营业额
avg_sales = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index()

4. 将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheet2完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和：

为了完成这个问题，您需要使用pandas中的concat函数来完成纵向合并，使用merge函数来完成横向合并，并使用groupby函数来计算不同级别员工的营业额总和。以下是将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheet2完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和的代码：

# 将sheet1和sheet2完成纵向合并
df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx')
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 将sheet1和sheet2完成横向合并
df3 = pd.read_excel('sheet1.xlsx')
df4 = pd.read_excel('sheet2.xlsx')
merged_df = pd.merge(df3, df4, on='柜台')

# 通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和
grouped_sales = merged_df.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index()