新建销售数据excel表格 要求： 表头包含 商品名称、价格以及销售时间 2.新建python 文件处理销售数据 要求： 1、读取外部的excel表格 *.csv 2、提取名称 3、对商品名称去重和排序 4、为销售经理提供决策服务

要创建一个新的Excel表格用于销售数据并使用Python处理这些数据，我们可以按照以下步骤进行：

1. **创建销售数据Excel表格**:

打开Microsoft Excel（或其他类似软件），创建一个新的工作簿。在第一行插入以下标题：

A1: 商品名称
B1: 价格
C1: 销售时间

接下来，在A列（从第二行开始）输入商品名称，B列输入对应的价格，C列输入销售的具体日期或时间。确保所有的数据都在各自的列下并且格式一致。

2. **新建Python文件处理销售数据**:

首先，你需要安装`pandas`库，它是处理表格数据的强大工具。如果你还没有安装，可以通过命令行运行 `pip install pandas` 来安装。

然后，创建一个名为`sales_data.py`的新Python文件，添加以下代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
def read_sales_data(file_path):
    sales_df = pd.read_csv(file_path)
    return sales_df

# 提取名称，去重并排序
def process_names(df):
    unique_names = df['商品名称'].drop_duplicates().sort_values()
    return unique_names

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 假设你的文件路径是"data/sales.csv"
    file_path = "data/sales.csv"
    
    sales_df = read_sales_data(file_path)
    names = process_names(sales_df)

    # 为了给销售经理提供决策服务，你可以考虑输出最常卖出的商品名称，或者按销售额排序
    most_sold_name = names.iloc[0]  # 获取第一个最常出现的商品名
    sorted_names = names.sort_values(ascending=False)  # 按名称降序排列

    print("最常见的商品名称:", most_sold_name)
    print("按销量排序的商品名称列表:")
    print(sorted_names)

# 运行这个脚本时，记得替换"data/sales.csv"为你实际的CSV文件路径

运行上述代码后，你会得到最常售卖的商品名称以及按照销量降序排列的商品列表，这可以帮助销售经理做出决策。