使用python实现场7、8、9这3个月的运动鞋销量前三名如表所示 1.将该商场7、8、9三个月运动鞋销量前三名数据汇总到一张表上 2.统计这三个月销量前三名都出现的运动鞋品牌。

为了在Python中实现这个任务，我们可以假设我们有一个包含每个月运动鞋销售数据的数据集，其中包含鞋款（品牌）、月份和销量信息。我们将首先创建一个简单的示例数据结构，然后演示如何汇总并找到共有的品牌。

# 示例数据（简化版）
data = [
    {"brand": "Nike", "month": 7, "sales": 500},
    {"brand": "Adidas", "month": 7, "sales": 450},
    {"brand": "Nike", "month": 8, "sales": 600},
    {"brand": "Puma", "month": 8, "sales": 350},
    {"brand": "Nike", "month": 9, "sales": 750},
    {"brand": "Adidas", "month": 9, "sales": 650},
    # 更多数据...
]

# Step 1: 汇总7、8、9三个月销量前三名的数据
months_to_analyze = [7, 8, 9]
top_selling_brands = {}

for month in months_to_analyze:
    top_sales = sorted([d for d in data if d["month"] == month], key=lambda x: x["sales"], reverse=True)[:3]  # 取销量前3
    top_selling_brands[month] = [brand for brand, _ in top_sales]

# 将结果打印成表格形式
print("月份\t\t销量前三品牌")
for month, brands in top_selling_brands.items():
    print(f"{month}\t{brands}")

# Step 2: 统计这三个月销量前三名共有的品牌
common_brands = set(brands[0] for month in top_selling_brands.values() for brands in month)
print("\n在这三个月里销量前三的品牌共有：", common_brands)

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