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。(3)计算每个柜台的平均营业额 (4)将sheet1和sheet2完成纵向合并,将sheetl和 sheet3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。 在线编辑 保存到云盘 转为图片 转为PDF
时间: 2024-03-10 20:51:16 浏览: 46
好的,我会一步一步回答你的问题。
首先,导入“超市营业额2”数据表,并进行排序。
```python
import pandas as pd
# 读入数据表
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(by=['营业额', '时间'], ascending=[True, False])
# 输出排序后的数据表
print(df)
```
接下来,计算每个人的平均营业额,并按照表格要求进行格式化。
```python
# 计算每个人的平均营业额
df_person = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index()
# 格式化表格
df_person = df_person[['姓名', '工号', '营业额', '柜台']]
df_person.columns = ['姓名', '工号', '平均营业额', '柜台']
# 输出格式化后的数据表
print(df_person)
```
然后,计算每个柜台的平均营业额,并按照表格要求进行格式化。
```python
# 计算每个柜台的平均营业额
df_counter = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index()
# 格式化表格
df_counter = df_counter[['柜台', '营业额']]
df_counter.columns = ['柜台', '平均营业额']
# 输出格式化后的数据表
print(df_counter)
```
接下来,将sheet1和sheet2完成纵向合并,将sheet1和sheet3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。
```python
# 读入sheet1和sheet2
df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# 纵向合并
df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)
# 读入sheet3
df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3')
# 横向合并
df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1)
# 计算不同级别员工的营业额总和
df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index()
# 输出计算结果
print(df_vertical)
print(df_horizontal)
print(df_sum)
```
以上就是回答你的问题的代码实现。希望能对你有所帮助!