使用python某商场在不同地点投放了5台自动售货机，编号为A,B,C,D,E,同时记录了每台自动售货机的商品销售数据，为了了解各商品的销售情况，按照二级类别统计商品类别销售额，统计商品销售数量，设置系列配置项和全局配置项，绘制前5的商品类别漏斗图，设置系列配置项和全局配置项，绘制商品销售数量和商品名称的词云图 数据存储于csv

好的，那我们可以先读取csv文件，然后使用pandas库进行数据处理和可视化。

读取csv文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales.csv')

按二级类别统计商品类别销售额：

df_sales = df.groupby(['二级类别'])['销售额'].sum().reset_index()

按二级类别统计商品销售数量：

df_quantity = df.groupby(['二级类别'])['销售数量'].sum().reset_index()

接下来，我们可以使用pyecharts进行可视化。

绘制前5的商品类别漏斗图：

from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts import options as opts

df_sales = df_sales.sort_values(by='销售额', ascending=False).reset_index(drop=True)

funnel = Funnel()
funnel.add(
    series_name='',
    data_pair=[(row[0], row[1]) for i, row in df_sales.head(5).iterrows()],
    gap=2,
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a} <br/>{b} : {c}"),
    label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color="#fff", border_width=1),
    )
funnel.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="前5的商品类别漏斗图"))
funnel.render("funnel.html")

绘制商品销售数量和商品名称的词云图：

from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType

df_wordcloud = df.groupby(['商品名称'])['销售数量'].sum().reset_index()

wordcloud = WordCloud()
wordcloud.add("", [(row[0], row[1]) for i, row in df_wordcloud.iterrows()], word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
wordcloud.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商品销售数量和商品名称的词云图"))
wordcloud.render("wordcloud.html")

以上就是使用python对数据进行处理和可视化的基本流程，你可以根据需要对代码进行修改。