energy_oil_detai akshare

energy_oil_detail是akshare库中的一个数据接口，用于获取全球各个地区油价的详细数据，包括原油价格、汽油价格、柴油价格等。该接口可以查询多种时间段内的油价数据，并且支持数据的可视化展示，方便用户进行数据分析和决策。如果您需要使用该接口，请确保您已经安装了akshare库并已经获取了相关的API访问权限。

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【数据库基础--关系代数中的除法运算_数据库_weixin_42023723的博客-csdn博客】https://blog.csdn.net/weixin_42023723/article/detai

关系代数中的除法运算是指在两个关系中，找出一个关系，使得其中一个关系除以这个关系后得到另一个关系。这个运算在实际应用中比较少见，但在一些特定的场景下还是有用的。例如，在学生选课系统中，我们可以使用除法运算来找出已选课程完全相同的学生。除法运算的语法比较简单，但实现起来比较复杂，需要使用到笛卡尔积、选择和投影等操作。

import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel('./drug_order_detai_1.xlsx', sheet_name='drug_order_detail2') print('所有分店总销售额是：', df['销量'].sum(), sep='') df['销售额'] = df['价格'] * df['销量'] print(pd.DataFrame(df.groupby('分店')['销售额'].agg([np.min,np.max,np.mean])))

这段代码用于读取名为"drug_order_detai_1.xlsx"的Excel文件中的"drug_order_detail2"工作表，并对数据进行处理和分析。具体来说，它做的是以下几件事情：

1. 导入必要的Python库：numpy和pandas。
2. 使用`pd.read_excel()`函数从Excel文件中读取"drug_order_detail2"工作表的数据，并将其存储到一个DataFrame对象中，命名为`df`。
3. 计算所有分店的总销售额，并打印输出结果。
4. 计算每个分店的最小销售额、最大销售额和平均销售额，并将结果存储到一个新的DataFrame对象中，使用`groupby()`函数对分店进行分组并使用`agg()`函数进行聚合计算。
5. 最后，将分店销售额的统计结果打印输出。

需要注意的是，代码中的Excel文件路径"./drug_order_detai_1.xlsx"需要根据实际情况进行修改，以确保代码能够正确地读取数据。